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开发环境
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VS Code连接开发环境失败故障处理
- 在ModelArts控制台界面上单击VS Code接入并在新界面单击打开,未弹出VS Code窗口
- 在ModelArts控制台界面上单击VS Code接入并在新界面单击打开,VS Code打开后未进行远程连接
- VS Code连接开发环境失败时的排查方法
- 远程连接出现弹窗报错:Could not establish connection to xxx
- 连接远端开发环境时,一直处于"Setting up SSH Host xxx: Downloading VS Code Server locally"超过10分钟以上,如何解决?
- 连接远端开发环境时,一直处于"Setting up SSH Host xxx: Copying VS Code Server to host with scp"超过10分钟以上,如何解决?
- 远程连接处于retry状态如何解决?
- 报错“The VS Code Server failed to start”如何解决?
- 报错“Permissions for 'x:/xxx.pem' are too open”如何解决?
- 报错“Bad owner or permissions on C:\Users\Administrator/.ssh/config”如何解决?
- 报错“Connection permission denied (publickey)”如何解决
- 报错“ssh: connect to host xxx.pem port xxxxx: Connection refused”如何解决?
- 报错"ssh: connect to host ModelArts-xxx port xxx: Connection timed out"如何解决?
- 报错“Load key "C:/Users/xx/test1/xxx.pem": invalid format”如何解决?
- 报错“An SSH installation couldn't be found”或者“Could not establish connection to instance xxx: 'ssh' ...”如何解决?
- 报错“no such identity: C:/Users/xx /test.pem: No such file or directory”如何解决?
- 报错“Host key verification failed.'或者'Port forwarding is disabled.”如何解决?
- 报错“Failed to install the VS Code Server.”或“tar: Error is not recoverable: exiting now.”如何解决?
- VS Code连接远端Notebook时报错“XHR failed”
- VS Code连接后长时间未操作,连接自动断开
- VS Code自动升级后,导致远程连接时间过长
- 使用SSH连接,报错“Connection reset”如何解决?
- 使用MobaXterm工具SSH连接Notebook后,经常断开或卡顿,如何解决?
- VS Code连接开发环境时报错Missing GLIBC,Missing required dependencies
- 使用VSCode-huawei,报错:卸载了‘ms-vscode-remote.remot-sdh’,它被报告存在问题
- 使用VS Code连接实例时,发现VS Code端的实例目录和云上目录不匹配
- VSCode远程连接时卡顿,或Python调试插件无法使用如何处理?
-
自定义镜像故障
- Notebook自定义镜像故障基础排查
- 镜像保存时报错“there are processes in 'D' status, please check process status using 'ps -aux' and kill all the 'D' status processes”或“Buildimge,False,Error response from daemon,Cannot pause container xxx”如何解决?
- 镜像保存时报错“container size %dG is greater than threshold %dG”如何解决?
- 保存镜像时报错“too many layers in your image”如何解决?
- 镜像保存时报错“The container size (xG) is greater than the threshold (25G)”如何解决?
- 镜像保存时报错“BuildImage,True,Commit successfully|PushImage,False,Task is running.”
- 使用自定义镜像创建Notebook后打开没有kernel
- 用户自定义镜像自建的conda环境会查到一些额外的包,影响用户程序,如何解决?
- 用户使用ma-cli制作自定义镜像失败,报错文件不存在(not found)
- 用户使用torch报错Unexpected error from cudaGetDeviceCount
- 其他故障
-
训练作业
- OBS操作相关故障
-
云上迁移适配故障
- 无法导入模块
- 训练作业日志中提示“No module named .*”
- 如何安装第三方包,安装报错的处理方法
- 下载代码目录失败
- 训练作业日志中提示“No such file or directory”
- 训练过程中无法找到so文件
- ModelArts训练作业无法解析参数,日志报错
- 训练输出路径被其他作业使用
- PyTorch1.0引擎提示“RuntimeError: std:exception”
- MindSpore日志提示“ retCode=0x91, [the model stream execute failed]”
- 使用moxing适配OBS路径,pandas读取文件报错
- 日志提示“Please upgrade numpy to >= xxx to use this pandas version”
- 重装的包与镜像装CUDA版本不匹配
- 创建训练作业提示错误码ModelArts.2763
- 训练作业日志中提示 “AttributeError: module '***' has no attribute '***'”
- 系统容器异常退出
- 硬盘限制故障
- 外网访问限制
- 权限问题
- GPU相关问题
-
业务代码问题
- 日志提示“pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected .* fields”
- 日志提示“max_pool2d_with_indices_out_cuda_frame failed with error code 0”
- 训练作业失败,返回错误码139
- 训练作业失败,如何使用开发环境调试训练代码?
- 日志提示“ '(slice(0, 13184, None), slice(None, None, None))' is an invalid key”
- 日志报错“DataFrame.dtypes for data must be int, float or bool”
- 日志提示“CUDNN_STATUS_NOT_SUPPORTED. ”
- 日志提示“Out of bounds nanosecond timestamp”
- 日志提示“Unexpected keyword argument passed to optimizer”
- 日志提示“no socket interface found”
- 日志提示“Runtimeerror: Dataloader worker (pid 46212 ) is killed by signal: Killed BP”
- 日志提示“AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'dtype'”
- 日志提示“No module name 'unidecode'”
- 分布式Tensorflow无法使用“tf.variable”
- MXNet创建kvstore时程序被阻塞,无报错
- 日志出现ECC错误,导致训练作业失败
- 超过最大递归深度导致训练作业失败
- 使用预置算法训练时,训练失败,报“bndbox”错误
- 训练作业进程异常退出
- 训练作业进程被kill
- 预置算法运行故障
- 训练作业运行失败
- 专属资源池创建训练作业
- 训练作业性能问题
- Ascend相关问题
-
推理部署
-
模型管理
- 创建模型失败,如何定位和处理问题?
- 导入模型提示该账号受限或者没有操作权限
- 用户创建模型时构建镜像或导入文件失败
- 创建模型时,OBS文件目录对应镜像里面的目录结构是什么样的?
- 通过OBS导入模型时,如何编写打印日志代码才能在ModelArts日志查询界面看到日志
- 通过OBS创建模型时,构建日志中提示pip下载包失败
- 通过自定义镜像创建模型失败
- 导入模型后部署服务,提示磁盘不足
- 创建模型成功后,部署服务报错,如何排查代码问题
- 自定义镜像导入配置运行时依赖无效
- 通过API接口查询模型详情,model_name返回值出现乱码
- 导入模型提示模型或镜像大小超过限制
- 导入模型提示单个模型文件超过5G限制
- 订阅的模型一直处于等待同步状态
- 创建模型失败,提示模型镜像构建任务超时,没有构建日志
-
服务部署
- 自定义镜像模型部署为在线服务时出现异常
- 部署的在线服务状态为告警
- 服务启动失败
- 服务部署、启动、升级和修改时,拉取镜像失败如何处理?
- 服务部署、启动、升级和修改时,镜像不断重启如何处理?
- 服务部署、启动、升级和修改时,容器健康检查失败如何处理?
- 服务部署、启动、升级和修改时,资源不足如何处理?
- 模型使用CV2包部署在线服务报错
- 服务状态一直处于“部署中”
- 服务启动后,状态断断续续处于“告警中”
- 服务部署失败,报错No Module named XXX
- IEF节点边缘服务部署失败
- 批量服务输入/输出obs目录不存在或者权限不足
- 部署在线服务出现报错No CUDA runtime is found
- 使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法训练后部署在线服务报错
- 使用预置AI算法部署在线服务报错gunicorn:error:unrecorgized arguments
- 内存不足如何处理?
- 服务预测
-
模型管理
- MoXing
- API/SDK
- 资源池
-
Lite Server
- GPU裸金属服务器使用EulerOS内核误升级如何解决
- GPU A系列裸金属服务器无法获取显卡如何解决
- GPU裸金属服务器无法Ping通如何解决
- GPU A系列裸金属服务器RoCE带宽不足如何解决?
- GPU裸金属服务器更换NVIDIA驱动后执行nvidia-smi提示Failed to initialize NVML
- 训练速度突然下降以及执行nvidia-smi卡顿如何解决?
- GP Vnt1裸金属服务器用PyTorch报错CUDA initialization:CUDA unknown error
- 使用SFS盘出现报错rpc_check_timeout:939 callbacks suppressed
- 华为云CCE集群纳管GPU裸金属服务器由于CloudInit导致纳管失败的解决方案
- GPU A系列裸金属服务器使用CUDA cudaGetDeviceCount()提示CUDA initializat失败
- 裸金属服务器Euler OS升级NetworkManager-config-server导致SSH链接故障解决方案
- Lite Cluster
-
常见问题
- 权限相关
- 存储相关
- Standard自动学习
- Standard Workflow
-
Standard数据准备
- 在ModelArts数据集中添加图片对图片大小有限制吗?
- 如何将本地标注的数据导入ModelArts?
- 在ModelArts中数据标注完成后,标注结果存储在哪里?
- 在ModelArts中如何将标注结果下载至本地?
- 在ModelArts中进行团队标注时,为什么团队成员收不到邮件?
- ModelArts团队标注的数据分配机制是什么?
- 如何将两个ModelArts数据集合并?
- 在ModelArts中同一个账户,图片展示角度不同是为什么?
- 在ModelArts中智能标注完成后新加入数据需要重新训练吗?
- 在ModelArts中如何将图片划分到验证集或者训练集?
- 在ModelArts中物体检测标注时能否自定义标签?
- ModelArts数据集新建的版本找不到怎么办?
- 如何切分ModelArts数据集?
- 如何删除ModelArts数据集中的图片?
-
Standard Notebook
- ModelArts的Notebook是否支持Keras引擎?
- 如何在ModelArts的Notebook中上传下载OBS文件?
- ModelArts的Notebook实例upload后,数据会上传到哪里?
- 在ModelArts中如何将Notebook A的数据复制到Notebook B中?
- 在ModelArts的Notebook中如何对OBS的文件重命名?
- 在ModelArts的Notebook中如何使用pandas库处理OBS桶中的数据?
- 在ModelArts的Notebook中,如何访问其他账号的OBS桶?
- 在ModelArts的Notebook中JupyterLab默认工作路径是什么?
- 如何查看ModelArts的Notebook使用的cuda版本?
- 在ModelArts的Notebook中如何获取本机外网IP?
- ModelArts的Notebook有代理吗?如何关闭?
- 在ModelArts的Notebook中内置引擎不满足使用需要时,如何自定义引擎IPython Kernel?
- 在ModelArts的Notebook中如何将git clone的py文件变为ipynb文件?
- 在ModelArts的Notebook实例重启时,数据集会丢失吗?
- 在ModelArts的Notebook的Jupyterlab可以安装插件吗?
- 在ModelArts的Notebook的CodeLab中能否使用昇腾卡进行训练?
- 如何在ModelArts的Notebook的CodeLab上安装依赖?
- 在ModelArts的Notebook中安装远端插件时不稳定要怎么办?
- 在ModelArts的Notebook中实例重新启动后要怎么连接?
- 在ModelArts的Notebook中使用VS Code调试代码无法进入源码怎么办?
- 在ModelArts的Notebook中使用VS Code如何查看远端日志?
- 在ModelArts的Notebook中如何打开VS Code的配置文件settings.json?
- 在ModelArts的Notebook中如何设置VS Code背景色为豆沙绿?
- 在ModelArts的Notebook中如何设置VS Code远端默认安装的插件?
- 在ModelArts的VS Code中如何把本地插件安装到远端或把远端插件安装到本地?
- 在ModelArts的Notebook中,如何使用昇腾多卡进行调试?
- 在ModelArts的Notebook中使用不同的资源规格训练时为什么训练速度差不多?
- 在ModelArts的Notebook中使用MoXing时,如何进行增量训练?
- 在ModelArts的Notebook中如何查看GPU使用情况?
- 在ModelArts的Notebook中如何在代码中打印GPU使用信息?
- 在ModelArts的Notebook中JupyterLab的目录、Terminal的文件和OBS的文件之间的关系是什么?
- 如何在ModelArts的Notebook实例中使用ModelArts数据集?
- pip介绍及常用命令
- 在ModelArts的Notebook中不同规格资源/cache目录的大小是多少?
- 资源超分对在ModelArts的Notebook实例有什么影响?
- 如何在Notebook中安装外部库?
- 在ModelArts的Notebook中,访问外网速度不稳定怎么办?
-
Standard模型训练
- 在ModelArts训练得到的模型欠拟合怎么办?
- 在ModelArts中训练好后的模型如何获取?
- 在ModelArts上如何获得RANK_TABLE_FILE用于分布式训练?
- 在ModelArts上训练模型如何配置输入输出数据?
- 在ModelArts上如何提升训练效率并减少与OBS的交互?
- 在ModelArts中使用Moxing复制数据时如何定义路径变量?
- 在ModelArts上如何创建引用第三方依赖包的训练作业?
- 在ModelArts训练时如何安装C++的依赖库?
- 在ModelArts训练作业中如何判断文件夹是否复制完毕?
- 如何在ModelArts训练作业中加载部分训练好的参数?
- ModelArts训练时使用os.system('cd xxx')无法进入文件夹怎么办?
- 在ModelArts训练代码中,如何获取依赖文件所在的路径?
- 自如何获取ModelArts训练容器中的文件实际路径?
- ModelArts训练中不同规格资源“/cache”目录的大小是多少?
- ModelArts训练作业为什么存在/work和/ma-user两种超参目录?
- 如何查看ModelArts训练作业资源占用情况?
- 如何将在ModelArts中训练好的模型下载或迁移到其他账号?
-
Standard推理部署
- 如何将Keras的.h5格式的模型导入到ModelArts中?
- ModelArts导入模型时,如何编写模型配置文件中的安装包依赖参数?
- 在ModelArts中使用自定义镜像创建在线服务,如何修改端口?
- ModelArts平台是否支持多模型导入?
- 在ModelArts中导入模型对于镜像大小有什么限制?
- ModelArts在线服务和批量服务有什么区别?
- ModelArts在线服务和边缘服务有什么区别?
- 在ModelArts中部署模型时,为什么无法选择Ascend Snt3资源?
- ModelArts线上训练得到的模型是否支持离线部署在本地?
- ModelArts在线服务预测请求体大小限制是多少?
- ModelArts部署在线服务时,如何避免自定义预测脚本python依赖包出现冲突?
- ModelArts在线服务预测时,如何提高预测速度?
- 在ModelArts中调整模型后,部署新版本模型能否保持原API接口不变?
- ModelArts在线服务的API接口组成规则是什么?
- ModelArts在线服务处于运行中时,如何填写request header和request body?
-
Standard镜像相关
- 不在同一个主账号下,如何使用他人的自定义镜像创建Notebook?
- 如何登录并上传镜像到SWR?
- 在Dockerfile中如何给镜像设置环境变量?
- 如何通过docker镜像启动容器?
- 如何在ModelArts的Notebook中配置Conda源?
- ModelArts的自定义镜像软件版本匹配有哪些注意事项?
- 镜像在SWR上显示只有13G,安装少量的包,然后镜像保存过程会提示超过35G大小保存失败,为什么?
- 如何保证自定义镜像能不因为超过35G而保存失败?
- 如何减小本地或ECS构建镜像的目的镜像的大小?
- 镜像过大,卸载原来的包重新打包镜像,最终镜像会变小吗?
- 在ModelArts镜像管理注册镜像报错ModelArts.6787怎么处理?
- 用户如何设置默认的kernel?
- Standard专属资源池
- Studio
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- API/SDK
- Lite Server
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使用ModelArts PyCharm插件调试训练ResNet50图像分类模型
本案例介绍如何将本地开发好的MindSpore模型代码,通过PyCharm ToolKit连接到ModelArts进行云上调试和训练。
开始使用样例前,请仔细阅读准备工作罗列的要求,提前完成准备工作。本案例的步骤如下所示:
步骤3:使用ModelArts Notebook进行开发调试
准备工作
- 本地已安装2019.2-2023.2之间(包含2019.2和2023.2)版本的PyCharm专业版工具,推荐Windows版本,社区版或专业版均可,请单击PyCharm工具下载地址获取工具并在本地完成安装。
- 使用PyCharm ToolKit远程连接Notebook开发环境,仅限PyCharm专业版。
- 使用PyCharm ToolKit提交训练作业,社区版和专业版都支持。
- 已注册华为账号并开通华为云,且在使用ModelArts前检查账号状态,账号不能处于欠费或冻结状态。
- 已创建当前使用账号的访问密钥,并获得对应的AK和SK。如果未创建,请参见创建访问密钥(AK和SK)。
- 当前账号已完成访问授权的配置。如未完成,请参考使用委托授权。
环境说明
- Python 3.7.6
- PyCharm 2023.1.3 (Professional Edition)
说明:
本案例使用PyCharm版本为PyCharm 2023.1.3 (Professional Edition),不同版本PyCharm之间部分界面可能不同,仅供参考。
步骤1:安装和登录PyCharm ToolKit
- 安装PyCharm ToolKit。
- 登录PyCharm ToolKit。
- 打开“Edit Credential”界面。
安装完插件后,会在IDE菜单栏出现“ModelArts”,单击后选择“Edit Credential”。
说明:
如果菜单栏中找不到“ModelArts > Edit Credential”,可能是PyCharm版本过高,PyCharm toolkit未适配2023.2之后版本的PyCharm工具。请下载2019.2-2023.2之间(包含2019.2和2023.2)版本的PyCharm专业版工具。
- 验证登录信息。
将创建访问密钥(AK和SK)输入到ToolKit对应位置,单击OK按钮进行登录,出现下图提示即为登录成功。
如果未创建,请参见创建访问密钥(AK和SK)
图2 成功登录提示
- 打开“Edit Credential”界面。
步骤2:使用PyCharm进行本地开发调试
- 下载代码至本地。
- 配置本地PC开发环境。
执行pip命令安装:
# 在PyCharm的Terminal安装mindspore pip install mindspore==1.7.0 --trusted-host https://repo.huaweicloud.com -i https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple # 在PyCharm的Terminal安装resnet依赖 pip install -r .\official\cv\resnet\requirements.txt --trusted-host https://repo.huaweicloud.com -i https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple
图4 安装resnet依赖 - 准备数据集。
本样例使用的数据集为类别数为五类的花卉识别数据集,下载数据集并解压数据到工程目录。新建dataset文件夹,将解压后数据集保存在dataset文件夹下。
图5 准备数据集 - 配置PyCharm解释器和入参。
单击右上角“Current File”,选择“Edit Configuration”,打开“Run/Debug Configuration”对话框。在对话框中单击“+”,选择“Python”。图6 前往PyCharm解释器
“Script path”选择train.py文件,“Parameters”命令如下所示,并选择Python解释器,然后单击“OK”:
--net_name=resnet50 --dataset=imagenet2012 --data_path=../../../dataset/flower_photos/ --class_num=5 --config_path=./config/resnet50_imagenet2012_config.yaml --epoch_size=1 --device_target="CPU"
图7 配置PyCharm解释器说明:
根据README说明文档,配置Parameter参数device_target="CPU"表示CPU环境运行,device_target="Ascend"表示在Ascend环境运行。
- 本地代码开发调测。
一般本地CPU算力较低并且内存较小,可能出现内存溢出的报错,因此可以把“models/official/cv/resnet/config/resnet50_imagenet2012_config.yaml”的“batch_size”由“256”改为“32”,使得训练作业可以快速运行。
图8 修改batch_sizeAI开发过程中的数据集开发及模型开发是和硬件规格无关的,而且这一部分的开发耗时是最长的,因此可以先在本地PC的CPU环境进行数据集和模型开发调试。
说明:
本例中,因为样例代码已经支持在CPU上进行训练,因此用户能够在CPU上完成整个训练流程。如果代码只支持在GPU或者Ascend上训练,那么可能会报错,需要使用Notebook进行云端调试。
设置断点后单击“调试”,可实现代码逐步调试,查看中间变量值。
图9 “调试”按钮图10 通过设置断点实现代码调试可单击“运行”按钮,通过日志观察是否能正常训练。
图11 “运行”按钮图12 训练日志
步骤3:使用ModelArts Notebook进行开发调试
使用ModelArts Notebook进行开发调试具有如下优势:
- 环境保持一致
- 配置一键完成
- 代码远程Debug
- 资源按需使用
- 连接Notebook开发环境。
- 创建或打开云端Ascend规格的Notebook。创建Notebook详细操作请参见创建Notebook实例,Notebook规格相关信息如下所示:
“镜像”:tensorflow1.15-mindspore1.7.0-cann5.1.0-euler2.8-aarch64。
“资源选择”:公共资源池。
“类型”:ASCEND。
“规格”:选Ascend类型的,以界面实际可选值为准。
“存储配置”:EVS存储。
“SSH远程开发”:开启。
“密钥对”:选择已有密钥对,或单击密钥对右侧的“立即创建”创建密钥对。
- 通过ToolKit连接云端Notebook。
- 在IDE菜单栏中选择“ModelArts>Notebook>Remote Config”,在打开的界面中选择要连接的Notebook实例。
说明:
此处如果看不到Connect to Remote选项,请先参考创建Notebook实例章节,创建Notebook实例,并开启该实例的SSH远程开发功能。
也可能是PyCharm ToolKit的版本不正确,请按照文档要求下载新版本的PyCharm ToolKit。
下载前请先清除浏览器缓存,如果之前下载过老版本的PyCharm ToolKit,浏览器会有缓存,可能会导致新版本下载失败。
- 在KeyPair中选择该Notebook实例对应的密钥,选择完成后,单击Apply进行远程Notebook一键配置,等待一段时间后,会出现重启IDE的确认框,单击确认重启,重启后即可生效。
图13 ToolKit连接Notebook配置界面说明:
- KeyPair: 需要选择保存在本地的Notebook对应的keypair认证。即创建Notebook时创建的密钥对文件,创建时会直接保存到浏览器默认的下载文件夹中。
- PathMappings: 该参数为本地IDE项目和Notebook对应的同步目录,默认为“/home/ma-user/work/project”,可根据自己实际情况更改。
- 在IDE菜单栏中选择“ModelArts>Notebook>Remote Config”,在打开的界面中选择要连接的Notebook实例。
- 同步代码和数据至云端Notebook。
- 将代码同步至Notebook。
选择resnet文件夹,右键选择“Deployment>Upload to”上传代码至Notebook。
图14 同步代码至Notebook - 将数据同步至Notebook。
注意:
- 当数据集比较大达到数GB时,建议先将数据集先上传至OBS再通过OBS上传至Notebook,PyCharm只适合做小文件的同步上传。
- 调试时建议使用较小的数据集子集,方便数据同步与数据加载。
- 将代码同步至Notebook。
- 配置云端Python解释器。
- 云端Notebook安装依赖。
打开“Tool>Start SSH Section”,安装依赖软件。
# 进入MindSpore环境 source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate MindSpore # 安装resnet依赖 pip install -r work/models/official/cv/resnet/requirements.txt
图18 云端Notebook安装依赖 - 云端调试与运行。
配置完云端的解释器后,PyCharm可以直接使用远端Notebook中的python解释器和硬件规格,满足用户在本地体验到真实的硬件环境并进行全流程的调试和验证。
注意:
基于Ascend的样例中,可能会抛出异常。
ModuleNotFoundError: No module named 'te'
原因是:PyCharm的PYTHONPATH会将Notebook中的环境变量中指定的“PYTHONPATH”进行覆盖,因此,还需要将te包所在的路径添加到PyCharm的“PYTHONPATH”中。
te包的路径通过“pip show te”查看,例如te包返回对应的路径为:“/usr/local/Ascend/nnae/5.0.3/compiler/python/site-package”,则“PYTHONPATH”对应的“Value”为“$PYTHONPATH:/usr/local/Ascend/nnae/5.0.3/compiler/python/site-package”图19 将te包所在的路径添加到PyCharm的PYTHONPATH中 - 保存开发环境镜像。
成功完成Notebook调测后,此时的Notebook已经包含了模型训练所有的依赖环境,因此可以将已经调测完成的开发环境保存成一个镜像,选择“Notebook>更多>保存镜像”。此时Notebook会冻结,需要等待几分钟(只需要保存一次)。
保存后的镜像可以在“ModelArts>镜像管理”中进行查看,对应完整的镜像名称为“详情->SWR地址”。
图20 查看保存后的镜像说明:
Notebook在代码调试完成及保存镜像后就可以关闭了,减少资源浪费。
- 连接、停止、启动和断开Notebook实例。
- 连接Notebook实例。
当Notebook实例为绿色三角形状态时,表示该实例运行中(但未与PyCharm连接)。此时单击该实例名称,实例会变为绿色勾状态,表示PyCharm已与实例连接成功。
图21 实例运行中状态 - 停止Notebook实例。
当Notebook实例为绿色勾状态时,表示该实例运行中且与PyCharm连接成功。此时单击该实例名称,实例会变为黄色感叹号状态,表示停止Notebook实例。
图22 实例运行中且与PyCharm连接成功状态 - 启动Notebook实例。
当Notebook实例为黄色感叹号状态时,表示该实例已停止。此时单击该实例名称,实例会变为绿色勾状态,表示启动Notebook实例且与PyCharm连接成功(默认启动时间为4小时)。
图23 实例已停止状态 - 断开PyCharm ToolKit中的Notebook实例SSH连接。
选择“File>Settings>Tool>SSH Configurations”,单击需要断开的实例,选择“-”,单击“OK”,则IDE菜单栏“ModelArts>Notebook”中的Notebook实例连接断开。
注意:
该步骤会使Notebook实例不在PyCharm ToolKit中呈现,但Notebook实例仍然存在于控制台。如果想删除Notebook实例以释放资源,请登录ModelArts管理控制台,在Notebook管理页面进行删除。
图24 断开PyCharm ToolKit中的Notebook实例SSH连接
- 连接Notebook实例。
步骤4:使用PyCharm提交训练作业至ModelArts
ModelArts训练平台提供了海量的算力规格和训练优化,支持将本地调试好的代码以及之前保存的开发环境镜像直接在PyCharm中提交训练作业。
- 创建OBS桶并上传数据。
由于训练作业是在ModelArts端运行,因此需要把训练数据和训练代码上传至云端Notebook。可借助OBS Browser+把下载好的训练数据上传至OBS,具体安装步骤请见安装OBS Browser+。
新建data-flower桶,把训练数据flower_photos文件夹通过OBS Browser+上传至对应的OBS,并新建train文件夹用来存放训练作业相关数据。
图25 上传数据至OBS - 创建训练作业。
创建训练作业界面各参数名称及含义如下表所示。
表1 参数名称及含义 参数名称
含义
JobName
训练作业的名称,默认为当前的时间。
AI Engine
训练引擎,这里选择“mindspore_1.7.0-cann_5.1.0-py_3.7-euler_2.8.3-aarch64”
Boot File Path
本地训练启动代码。
Code Directory
本地代码目录
Image Path(optional)
可选项,输入自定义镜像swr路径地址(使用的自定义镜像和预置的训练镜像引擎一致)
Data OBS Path
OBS上的数据集路径(需要提前把数据上传到OBS中)
Training OBS Path
OBS路径(该路径必须是存在的),用于保存代码和训练模型及日志的输出
Running Parameters
训练脚本接收的参数。
Specifications
计算规格,这里选择Ascend类型的,以界面实际可选值为准。
Compute Node
节点数(单机训练默认为1)
PyCharm中支持两种方式创建训练作业:使用预置镜像训练作业、自定义镜像创建训练作业。
- 使用预置镜像创建训练作业。
在RunningParameters中填入如下训练参数,其余参数按实际路径填写。
--net_name=resnet50 --dataset=imagenet2012 --enable_modelarts=True --class_num=5 --config_path=/home/ma-user/modelarts/user-job-dir/resnet/config/resnet50_imagenet2012_config.yaml --epoch_size=10 --device_target=Ascend
填写完训练作业参数后,单击“Apply and Run”即完成训练作业创建。
图27 使用预置镜像创建训练作业 - 使用自定义镜像创建训练作业。
使用自定义镜像创建训练作业和使用预置镜像创建训练作业的差别,在于Image Path处填入了自定义镜像的地址。填写完训练作业参数后,单击“Apply and Run”即完成训练作业创建。
说明:
在选择AI Engine预置镜像时,需要和自定义镜像保持一致,该设置的作用为通过预置镜像的启动命令启动自定义镜像。
例如自定义镜像中用到Mindspore,则预置镜像中可选择包含Mindspore的镜像。
图28 使用自定义镜像创建训练作业
- 使用预置镜像创建训练作业。
- 查看训练日志。
- 终止训练作业。
如果想要在中途终止训练,可以在PyCharm中单击“ModelArts>Training Job>Stop”,或者直接在网页端单击终止。
图30 终止训练作业