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训练任务的排队逻辑是什么？ 当前训练任务排队的逻辑是先进先出，前面的任务没运行完后面的任务不会运行，有可能会造成小任务被“饿死”，需要用户注意。 饿死指的是前面的任务被一个大的任务堵着（例如是64卡），需要等空闲64卡这个任务才能运行，64卡的任务后面跟着1卡的。即使现在空出来30卡，这个1卡的任务也排不上。
用户自定义镜像或者通过基础镜像导入的AI应用时，用户自己编写了很多自定义的业务逻辑，这些逻辑有问题将会导致服务部署或者预测失败，需要能够排查出哪里有问题。 处理方法 服务部署失败后，进入服务详情界面，查看服务部署日志，明确服务部署失败原因（用户代码输出需要使用标准输入输出函数，否则输出的内容不会呈现到前端页面日志）。
nput_storage,'obs://dyyolov8/yolov5_test/yolov5-7.0/datasets'), mox这个函数怎么定义以变量的形式填写OBS路径？ 解决方案 变量定义参考如下示例： input_storage = './test.py' import
LiteModel对象，通过在OnnxStableDiffusionImg2ImgPipeline中增加mindir模型初始化函数，然后在pipeline类的__init__方法调用该函数，在pipeline初始化的时候直接初始化模型。可以参照如下样例，可以通过修改use_ascend去修改该模型
文档导读 本文档指导您如何安装和配置开发环境、如何通过调用ModelArts SDK提供的接口函数进行二次开发。 章节 内容 SDK简介 简要介绍ModelArts SDK的概念。 快速开始 介绍如何使用ModelArts SDK进行二次开发。 （可选）本地服务器安装ModelArts
部署服务如何选择计算节点规格？ 部署服务时，用户需要指定节点规格进行服务部署，界面目前显示的节点规格是ModelArts根据用户的AI应用和资源池的节点规格计算得到，用户可以选择ModelArts提供的规格，也可以使用自定义规格（公共资源池不支持）。 计算节点规格主要是根据用户A
单机多卡数据并行训练流程介绍如下： 将模型复制到多个GPU上 将一个Batch的数据均分到每一个GPU上 各GPU上的模型进行前向传播，得到输出 主GPU（逻辑序号为0）收集各GPU的输出，汇总后计算损失 分发损失，各GPU各自反向传播梯度 主GPU收集梯度并更新参数，将更新后的模型参数分发到各GPU
提供了一个TensorFlow引擎的推理代码示例以及一个在推理脚本中自定义推理逻辑的示例。 ModelArts推理因API网关（APIG）的限制，模型单次预测的时间不能超过40S，模型推理代码编写需逻辑清晰，代码简洁，以此达到更好的推理效果。 推理代码编写指导 在模型代码推理文件“customize_service
如何安装第三方包，安装报错的处理方法 问题现象 ModelArts如何安装自定义库函数，例如“apex”。 ModelArts训练环境安装第三方包时出现如下报错： xxx.whl is not a supported wheel on this platform 原因分析 由于安装的文件名格式不支持，导致出现“xxx
码中ps相关的逻辑不需要下载训练数据。如果ps也下载数据到“/cache”，实际下载的数据会翻倍。例如只下载了2.5TB的数据，程序就显示空间不够而失败，因为/cache只有4TB的可用空间。 处理方法 在使用Tensorflow多节点作业下载数据时，正确的下载逻辑如下： import
odelArts日志查询界面看到日志？ 问题现象 用户通过OBS导入AI应用时，选择使用基础镜像，用户自己编写了部分推理代码实现自己的推理逻辑，出现故障后希望通过故障日志排查定位故障原因，但是通过logger打印日志无法在在线服务的日志中查看到部分内容。 原因分析 推理服务的日志
法、管理和部署模型，此时可以创建多个工作空间，把不同应用开发过程的输出内容划分到不同工作空间中，便于管理和使用。 基于工作空间可以实现资源逻辑隔离、资源配额管理、细粒度鉴权和资源清理能力。工作空间组件可以将ModelArts各类资源整合，以工作空间体现给企业项目管理服务。 工作空间支持3种访问控制：
log_softmax(x, dim=1) return output # 模型训练，设置模型为训练模式，加载训练数据，计算损失函数，执行梯度下降 def train(args, model, device, train_loader, optimizer, epoch):
使用预置镜像制作自定义镜像用于训练模型 使用预置框架构建自定义镜像原理介绍 如果先前基于预置框架且通过指定代码目录和启动文件的方式来创建的训练作业；但是随着业务逻辑的逐渐复杂，您期望可以基于预置框架修改或增加一些软件依赖的时候，可以使用预置框架构建自定义镜像，即在创建训练作业页面选择预置框架名称后，在预置框架版本下拉列表中选择“自定义”。
结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。 回归 回归反映的是数据属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据
受逻辑子池的配额约束，满足配额约束的任务才能被投递运行。 在资源池详情页，切换到“逻辑子池”页签。在逻辑子池列表中，您可以单击左上角“创建逻辑子池”创建逻辑子池，也可对已创建的逻辑子池做扩缩容、设置作业类型和删除操作。 单击“创建逻辑子池”，在弹窗中填写名称、描述，选择工作空间、
计算规格说明 AI Gallery提供了多种计算规格供用户按需选用。只要用户的账号费用充足，就可以持续使用资源，详细计费说明请参见计费说明。 计费说明 AI Gallery的计费规则如表1所示。 表1 计费说明 规则 说明 话单上报规则 仅当AI Gallery工具链服务创建成功
贝叶斯优化（SMAC） 贝叶斯优化假设超参和目标函数存在一个函数关系。基于已搜索超参的评估值，通过高斯过程回归来估计其他搜索点处目标函数值的均值和方差。根据均值和方差构造采集函数（Acquisition Function），下一个搜索点为采集函数的极大值点。相比网格搜索，贝叶斯优化会利用
”。 资源池类型 - 可选物理资源池和逻辑资源池。逻辑资源池与规格有关，如果无逻辑规格则不显示逻辑资源池。 作业类型 - 根据业务需要，选择该资源池支持的作业类型。 物理资源池：支持“开发环境”、“训练作业”和“推理服务”的作业类型。 逻辑资源池：仅支持“训练作业”的作业类型。 IPv6
更接近特定客户的要求，或满足不同地区的法律或其他要求。 可用区 一个可用区（AZ）是一个或多个物理数据中心的集合，有独立的风火水电，AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连，以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 项目
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