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所有资源,均在该空间下。当您创建新的工作空间之后,相当于您拥有了一个新的“ModelArts分身”,您可以通过菜单栏的左上角进行工作空间的切换,不同工作空间中的工作互不影响。 创建工作空间时,必须绑定一个企业项目。多个工作空间可以绑定到同一个企业项目,但一个工作空间不可以绑定多个
目前暂不支持按需计费。 区域 不同区域的云服务产品之间内网互不相通;请就近选择靠近您业务的区域,可减少网络时延,提高访问速度。资源购买完成后,您可在控制台左上角切换区域,查看对应的资源。 可用区 可用区是同一服务区内,电力和网络互相独立的地理区域,一般是一个独立的物理机房,这样可以保证可用区的独立性。
夹目录。 -swr / --swr-path String 是 SWR镜像名称,遵循organization/image_name:tag格式,针对于构建保存tar包场景可以省略。 --context String 否 Dockerfile构建时的上下文信息路径,主要用于数据复制。
登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏中选择“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”,默认进入“Standard资源池”页面。 切换到“网络”页签,单击“创建”,弹出“创建网络”页面。 在“创建网络”弹窗中填写网络信息。 网络名称:创建网络时默认生成网络名称,也可自行修改。
submit命令需要指定一个位置参数YAML_FILE表示作业的配置文件路径,如果不指定该参数,则表示配置文件为空。配置文件是一个YAML格式的文件,里面的参数就是命令的option参数。此外,如果用户在命令行中同时指定YAML_FILE配置文件和option参数,命令行中指定的
/root/nccl-tests/build/all_reduce_perf -b 8 -e 11g -f 2 -g 8 hostfile格式: #主机私有IP 单节点进程数 192.168.20.1 slots=1 192.168.20.2 slots=1 NCCL环境变量说明:
编写Config.yaml文件 k8s有两种方式来管理对象: 命令式,即通过Kubectl指令直接操作对象。 声明式,通过定义资源YAML格式的文件来操作对象。 首先给出单个节点训练的config.yaml文件模板,用于配置pod。而在训练中,需要按照参数说明修改${}中的参数值。该模板使用SFS
编写Config.yaml文件 k8s有两种方式来管理对象: 命令式,即通过Kubectl指令直接操作对象。 声明式,通过定义资源YAML格式的文件来操作对象。 首先给出单个节点训练的config.yaml文件模板,用于配置pod。而在训练中,需要按照参数说明修改${}中的参数值。该模板使用SFS
编写Config.yaml文件 k8s有两种方式来管理对象: 命令式,即通过Kubectl指令直接操作对象。 声明式,通过定义资源YAML格式的文件来操作对象。 首先给出单个节点训练的config.yaml文件模板,用于配置pod。而在训练中,需要按照参数说明修改${}中的参数值。该模板使用SFS
编写Config.yaml文件 k8s有两种方式来管理对象: 命令式,即通过Kubectl指令直接操作对象。 声明式,通过定义资源YAML格式的文件来操作对象。 首先给出单个节点训练的config.yaml文件模板,用于配置pod。而在训练中,需要按照参数说明修改${}中的参数值。该模板使用SFS
/etc/docker/daemon.json 增加如下两项配置,注意insecure-registries行末尾增加一个逗号,保持json格式正确。其中“data_root”代表docker数据存储路径,“default-shm-size”代表容器启动默认分配的共享内容大小,不配
thread.start() def load_model(self): # load saved_model 格式的模型 self.model = tf.saved_model.load(self.model_path)
Notebook:是一款Web应用,用户能够在界面编写代码,并且将代码、数学方程和可视化内容组合到一个文档中。 JupyterLab插件:插件包括规格切换,分享案例到AI Gallery进行交流,停止实例(实例停止后CPU、Memory不再计费)等,提升用户体验。 支持SSH远程连接功能:通
据。在资源占用情况窗口打开时,会定期向后台获取最新的资源使用率数据并刷新。 操作一:如果训练作业使用多个计算节点,可以通过实例名称的下拉框切换节点。 操作二:单击图例“cpuUsage”、“gpuMemUsage”、“gpuUtil”、“memUsage”“npuMemUsage
ges_total HBM多比特错误隔离内存页数量。 个 ≥0 连续2个周期原始值 >= 64 严重 若此计数达到64及以上,请提交工单,切换NPU机器。 AI处理器Vector CORE利用率 ma_node_npu_vector_core_util 昇腾系列AI处理器Vector