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当裸金属服务器预置的NVIDIA版本和业务需求不匹配时,需要更换NVIDIA驱动和CUDA版本。本文介绍华为云A系列GPU裸金属服务器(Ubuntu20.04系统)如何从“NVIDIA 525+CUDA 12.0”更换为“NVIDIA 515+CUDA 11.7”。 操作步骤 卸载原有版本的NVIDIA和CUDA。
exec format error”。 这种报错一般是因为所用镜像系统引擎和构建镜像的系统引擎不一致引起的,例如使用的是x86的镜像却标记的是arm的系统架构。 可以通过查看模型详情看到配置的系统运行架构。基础镜像的系统架构详情可以参考推理基础镜像列表。 父主题: 模型管理
获取到性能测试结果csv文件后,执行数据可视化脚本: cd ./llm_tools/PD_separate python draw_picture_4graph_p90.py \ --ttft-threshold 2000 \ --tpot-threshold 50 \ --requests-num
问题现象 通过API接口选择自定义镜像导入创建模型,配置了运行时依赖,没有正常安装pip依赖包。 原因分析 自定义镜像导入不支持配置运行时依赖,系统不会自动安装所需要的pip依赖包。 处理方法 重新构建镜像。 在构建镜像的dockerfile文件中安装pip依赖包,例如安装Flask依赖包。
A系列裸金属服务器使用CUDA cudaGetDeviceCount()提示CUDA initializat失败 问题现象 在A系列GPU裸金属服务器上,系统环境是ubuntu20.04+nvidia515+cuda11.7,使用Pytorch2.0时出现如下错误: CUDA initialization:
设置扩容节点信息。 表1 扩容节点配置说明 参数名称 说明 系统盘 选择“系统盘类型”,并设置“大小”。创建Lite Server时自带系统盘,建议系统盘大小取值至少100GB。也可以在Lite Server资源创建完成后在云服务器侧实现系统盘的扩容。 增加数据盘 单击“增加数据盘”,可以在Lite
on device”。 原因分析 ModelArts部署使用的是容器化部署,容器运行时有空间大小限制,当用户的模型文件或者其他自定义文件,系统文件超过Docker size大小时,会提示镜像内空间不足。 处理方法 公共资源池容器Docker size的大小最大支持50G,专属资源池Docker
在Notebook实例中运行训练代码,如果数据量太大或者训练层数太多,亦或者其他原因,导致出现“内存不够”问题,最终导致该容器实例崩溃。 出现此问题后,系统将自动重启Notebook,来修复实例崩溃的问题。此时只是解决了崩溃问题,如果重新运行训练代码仍将失败。 如果您需要解决“内存不够”的问题
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,请下载mindspore-lite-2.2.10-linux-aarch64.tar.gz。 如果操作系统为Linux x86_64,请下载mindspore-lite-2
启动或停止Lite Server服务器 同步Lite Server服务器状态 切换或重置Lite Server服务器操作系统 制作Lite Server服务器操作系统 Lite Server资源热备 退订Lite Server资源
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:
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
orch,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平台上
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
是MPI,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平台上
是MPI,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平台上
ModelArts的工作空间是为企业客户提供的高阶功能,用于将资源划分为多个逻辑隔离的空间,并支持以空间维度进行访问权限的限定。开通工作空间后,系统会默认创建一个“default”空间,用户之前创建的所有资源均在此空间下。用户可以创建多个工作空间,每个新工作空间相当于一个独立的“Mod
ken用量计费的模式。该服务适用于需要商用级稳定性、更高调用频次和专业支持的场景。 场景描述 企业智能客服:企业希望利用推理API优化客服系统,实现智能问答、意图识别,提升客服效率与客户满意度。 内容创作辅助:媒体、广告公司借助推理API进行文案创作、创意生成,提高内容产出的效率与质量。
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