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Library)环境变量 OBS环境变量 PIP源环境变量 API网关地址环境变量 作业元信息环境变量 约束限制 为了避免新设置的环境变量与系统环境变量冲突,而引起作业运行异常或失败,请在定义自定义环境变量时,不要使用“MA_”开头的名称。 如何修改环境变量 用户可以在创建训练作业
download_datasets.py的内容。 import os import pandas as pd for idx, row in pd.read_csv('results_2M_val.csv').iterrows(): os.system(f"wget -O './dat
查询数据集标签列表 功能介绍 查询数据集下所有标签列表。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/datasets/
在打开的“MobaXterm Configuration”配置页面,选择“SSH”选项卡,勾选“SSH keepalive”,如图2 勾选“SSH keepalive”所示。 图2 勾选“SSH keepalive” 如果使用的是专业版的MobaXterm工具,请执行步骤3。 如果使用的是专业版的MobaXterm工具,请参考图3
open”如何解决? 问题现象 原因分析 原因分析一:密钥文件未放在指定路径,详情请参考安全限制或VS Code文档。请参考解决方法一处理。 原因分析二:当操作系统为macOS/Linux时,可能是密钥文件或放置密钥的文件夹权限问题,请参考解决方法二处理。 解决方法 解决方法一: 请将密钥放在如下路径或其子路径下:
ensorflow,训练使用的资源是GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux x86_64架构的主机,操作系统ubuntu-18.04,通过编写Dockerfile文件制作自定义镜像。 目标:构建安装如下软件的容器镜像,并在ModelArts平台上使用GPU规格资源运行训练作业。
支持预标注任务。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练,选中系统中已有的模型进行智能标注,快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手段进行智能标注,降低人工标注量,帮助用户找到难例。
i7。 ${work_dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的大文件系统,work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。
如果需要支持滚动升级的过程中不中断业务,那么需要将服务的Http的“keep-alive”参数设置为200s。以gunicorn服务框架为例,gunicorn缺省情形下不支持keep-alive,需要同时安装gevent并配置启动参数“--keep-alive 200 -k gevent”。不同服务框架参数设置有区别,请以实际情况为准。
open”如何解决? 问题现象 原因分析 原因分析一:密钥文件未放在指定路径,详情请参考安全限制或VS Code文档。请参考解决方法一处理。 原因分析二:当操作系统为macOS/Linux时,可能是密钥文件或放置密钥的文件夹权限问题,请参考解决方法二处理。 解决方法 解决方法一: 请将密钥放在如下路径或其子路径下:
方式,通过在HTTP请求头中添加参数X-Apig-AppCode来实现身份认证,无需复杂的签名过程,适合于客户端环境安全可控的场景,如内网系统之间的API调用。在ModelArts中,支持在部署在线服务时开启AppCode认证(部署模型为在线服务中的“支持APP认证”参数)。对于
在打开的“MobaXterm Configuration”配置页面,选择“SSH”选项卡,勾选“SSH keepalive”,如图2 勾选“SSH keepalive”所示。 图2 勾选“SSH keepalive” 如果使用的是专业版的MobaXterm工具,请执行步骤3。 如果使用的是专业版的MobaXterm工具,请参考图3
A系列裸金属服务器已经安装了IB驱动。(网卡设备名称可以使用ibstatus或者ibstat获取。华为云Ant8裸金属服务器使用Ubuntu20.04操作系统默认已经安装IB驱动。) 操作步骤 方法1:使用mlx硬件计数器,估算ROCE网卡收发流量 统计300s内流量,统计脚本如下: x=$(cat
容的情况,例如transformers包,导致import的时候出现了错误。 用户代码问题,出现了内存越界、非法访问内存空间的情况。 未知系统问题导致,建议先尝试重建作业,重建后仍然失败,建议提工单定位。 处理方法 如果存在之前能跑通,什么都没修改,过了一阵跑不通的情况,先去排查
Torch,训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux x86_64架构的主机,操作系统ubuntu-18.04,通过编写Dockerfile文件制作自定义镜像。 目标:构建安装如下软件的容器镜像,并在ModelArts平台
背景说明 目前大模型的参数量已经达到千亿甚至万亿,随之大模型的体积也越来越大。千亿参数大模型的体积超过200G,在版本管理、生产部署上对平台系统产生了新的要求。例如:导入模型时,需要支持动态调整租户存储配额;模型加载、启动慢,部署时需要灵活的超时配置;当负载异常重启,模型需要重新加载,服务恢复时间长的问题亟待解决。
镜像中使用的AI引擎是PyTorch,训练使用的资源是专属资源池的Ascend芯片。 准备工作 准备一套可以连接外部网络,装有Linux系统并安装18.09.7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
ModelArts支持训练模型过程中安装第三方依赖包。在训练代码目录下放置“pip-requirements.txt”文件后,在训练启动文件被执行前系统会执行如下命令,以安装用户指定的Python Packages。 pip install -r pip-requirements.txt
机器或资源池无法连通网络,并无法git clone下载代码、安装python依赖包的情况下,用户则需要找到已联网的机器(本章节以Linux系统机器为例)提前下载资源,以实现离线安装。用户可遵循以下步骤操作。 步骤一:资源下载 Python依赖包下载:进入 scripts/install
2/use/downloads.html 需要下载的安装包与操作系统有关,请根据需要选择合适的安装包。 如果操作系统为Linux aarch64,则下载:mindspore-lite-2.2.10-linux-aarch64.tar.gz。 如果操作系统为Linux x86_64,则下载:mindspore-lite-2