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CANN:cann_8.0.rc3 PyTorch:2.1.0 基础镜像的使用 用户通过ECS获取和上传基础镜像步骤拉取基础镜像并上传至SWR中。随后可通过使用基础镜像、ECS中构建新镜像的方式(可二选一)来部署训练环境。方案的区别如下: 直接使用基础镜像方案:用户可在训练作业中直接选择基础镜像作为
CANN:cann_8.0.rc3 PyTorch:2.1.0 基础镜像的使用 用户通过ECS获取和上传基础镜像步骤拉取基础镜像并上传至SWR中。随后可通过使用基础镜像、ECS中构建新镜像的方式(可二选一)来部署训练环境。方案的区别如下: 直接使用基础镜像方案:用户可在训练作业中直接选择基础镜像作为
from __future__ import print_function import os import gzip import codecs import argparse from typing import IO, Union import numpy as np import
Turbo文件系统。同一区域不同可用区之间文件系统与云服务器互通,因此保证SFS Turbo与Server服务器在同一区域即可。 当创建文件系统后,您需要使用弹性裸金属服务器来挂载该文件系统,具体步骤请参考挂载NFS协议类型文件系统到云服务器(Linux)。 为避免已挂载文件系统的云服务器重启后,挂载信息丢失,
训练作业失败,如何使用开发环境调试训练代码? 在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VsCode)联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。
用内存,导致磁盘空间不足。 磁盘配额不足。 处理方法 查看虚拟机所使用的存储空间,再查看回收站文件占用内存,根据实际删除回收站里不需要的大文件。 在Notebook实例详情页,查看实例的存储容量。 执行如下命令,排查虚拟机所使用的存储空间,一般接近存储容量,请排查回收站占用内存。
7及以上版本docker的虚拟机或物理机用作镜像构建节点,以下称“构建节点”。 可以通过执行docker pull、apt-get update/upgrade和pip install命令判断是否可正常访问外部可用的开源软件仓库,若可以正常访问表示环境已连接外部网络。 上述的虚拟机或物理机需要为arm64架构。
ma-cli configure鉴权命令 鉴权信息说明 在虚拟机及个人PC场景,需要配置鉴权信息,目前支持用户名密码鉴权(默认)和AK/SK鉴权; 在使用账号认证时,需要指定username和password;在使用IAM用户认证时,需要指定account、username和password;
问OBS(403 AccessDenied)。 建议与总结 在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCod
(可选)本地服务器安装ModelArts SDK 如果需要在个人PC或虚拟机上使用ModelArts SDK,则需要在本地环境中安装ModelArts SDK,安装后可直接调用ModelArts SDK轻松管理数据集、创建ModelArts训练作业及创建AI应用,并将其部署为在线服务。
旧版训练管理如何升级到新版训练? 请参考新版训练指导文档(模型训练)来体验新版训练。 旧版训练迁移至新版训练需要注意哪些问题? 新版训练和旧版训练的差异主要体现在以下3点,详细内容请参见旧版训练迁移至新版训练注意事项。 新旧版创建训练作业方式差异 新旧版训练代码适配的差异 新旧版训练预置引擎差异
上传数据和算法至SFS(首次使用时需要) 前提条件 ECS服务器已挂载SFS,请参考ECS服务器挂载SFS Turbo存储。 在ECS中已经创建ma-user和ma-group用户,请参考在ECS中创建ma-user和ma-group。 已经安装obsutil,请参考下载和安装obsutil。
Standard上运行GPU多机多卡训练作业 操作流程 准备工作: 购买服务资源(VPC/SFS/OBS/SWR/ECS) 配置权限 创建专属资源池(打通VPC) ECS服务器挂载SFS Turbo存储 在ECS中设置ModelArts用户可读权限 安装和配置OBS命令行工具 (可选)工作空间配置 模型训练:
使用自定义引擎在ModelArts Standard创建模型 使用大模型在ModelArts Standard创建模型部署在线服务 第三方推理框架迁移到ModelArts Standard推理自定义引擎 ModelArts Standard推理服务支持VPC直连的高速访问通道配置 ModelArts
Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发,基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成,通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能,让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。
上传文件至JupyterLab 上传本地文件至JupyterLab 克隆GitHub开源仓库文件到JupyterLab 上传OBS文件到JupyterLab 上传远端文件至JupyterLab 父主题: 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
多机多卡 线下容器镜像构建及调试 上传数据至OBS(首次使用时需要) 上传算法至SFS 创建训练任务 父主题: 调试与训练
rc2 PyTorch:2.1.0 基础镜像的使用 用户通过ECS获取和上传基础镜像步骤拉取基础镜像并上传至SWR中。随后可通过使用基础镜像、ECS中构建新镜像、Notebook中构建新镜像的方式(三选一)来部署训练环境。方案的区别如下: 直接使用基础镜像方案:用户可在训练作业中直接选
wf.AlgorithmParameters(name="save_model_secs", value=wf.Placeholder(name="save_model_secs", placeholder_type=wf.PlaceholderType.INT, default=60
通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发 使用JupyterLab在线开发和调试代码 JupyterLab常用功能介绍 在JupyterLab使用Git克隆代码仓 在JupyterLab中创建定时任务 上传文件至JupyterLab 下载JupyterLab文件到本地 在JupyterLab中使用MindInsight可视化作业