- 最新动态
- 功能总览
- 服务公告
- 产品介绍
- 计费说明
- 快速入门
-
ModelArts用户指南(Standard)
- ModelArts Standard使用流程
- ModelArts Standard准备工作
- ModelArts Standard资源管理
- 使用自动学习实现零代码AI开发
- 使用Workflow实现低代码AI开发
- 使用Notebook进行AI开发调试
- 数据准备与处理
- 使用ModelArts Standard训练模型
- 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
- 制作自定义镜像用于ModelArts Standard
- ModelArts Standard资源监控
- 使用CTS审计ModelArts服务
- ModelArts用户指南(Lite Server)
- ModelArts用户指南(Lite Cluster)
- 最佳实践
-
API参考
- 使用前必读
- API概览
- 如何调用API
- 开发环境管理
- 训练管理
- AI应用管理
- APP认证管理
- 服务管理
- 资源管理
- DevServer管理
- 授权管理
- 配额管理
- 资源标签管理
- 节点池管理
- 应用示例
- 权限策略和授权项
- 公共参数
-
历史API
-
数据管理(旧版)
- 查询数据集列表
- 创建数据集
- 查询数据集详情
- 更新数据集
- 删除数据集
- 查询数据集的统计信息
- 查询数据集监控数据
- 查询数据集的版本列表
- 创建数据集标注版本
- 查询数据集版本详情
- 删除数据集标注版本
- 查询样本列表
- 批量添加样本
- 批量删除样本
- 查询单个样本信息
- 获取样本搜索条件
- 分页查询团队标注任务下的样本列表
- 查询团队标注的样本信息
- 查询数据集标签列表
- 创建数据集标签
- 批量修改标签
- 批量删除标签
- 按标签名称更新单个标签
- 按标签名称删除标签及仅包含此标签的文件
- 批量更新样本标签
- 查询数据集的团队标注任务列表
- 创建团队标注任务
- 查询团队标注任务详情
- 启动团队标注任务
- 更新团队标注任务
- 删除团队标注任务
- 创建团队标注验收任务
- 查询团队标注验收任务报告
- 更新团队标注验收任务状态
- 查询团队标注任务统计信息
- 查询团队标注任务成员的进度信息
- 团队成员查询团队标注任务列表
- 提交验收任务的样本评审意见
- 团队标注审核
- 批量更新团队标注样本的标签
- 查询标注团队列表
- 创建标注团队
- 查询标注团队详情
- 更新标注团队
- 删除标注团队
- 向标注成员发送邮件
- 查询所有团队的标注成员列表
- 查询标注团队的成员列表
- 创建标注团队的成员
- 批量删除标注团队成员
- 查询标注团队成员详情
- 更新标注团队成员
- 删除标注团队成员
- 查询数据集导入任务列表
- 创建导入任务
- 查询数据集导入任务的详情
- 查询数据集导出任务列表
- 创建数据集导出任务
- 查询数据集导出任务的状态
- 同步数据集
- 查询数据集同步任务的状态
- 查询智能标注的样本列表
- 查询单个智能标注样本的信息
- 分页查询智能任务列表
- 启动智能任务
- 获取智能任务的信息
- 停止智能任务
- 查询处理任务列表
- 创建处理任务
- 查询处理任务详情
- 更新处理任务
- 删除处理任务
- 开发环境(旧版)
- 训练管理(旧版)
-
数据管理(旧版)
- SDK参考
-
常见问题
-
一般性问题
- 什么是ModelArts
- ModelArts与其他服务的关系
- ModelArts与DLS服务的区别?
- 如何购买或开通ModelArts?
- 如何获取访问密钥?
- 如何上传数据至OBS?
- 提示“上传的AK/SK不可用”,如何解决?
- 使用ModelArts时提示“权限不足”,如何解决?
- 如何用ModelArts训练基于结构化数据的模型?
- 什么是区域、可用区?
- 在ModelArts中如何查看OBS目录下的所有文件?
- ModelArts数据集保存到容器的哪里?
- ModelArts支持哪些AI框架?
- ModelArts训练和推理分别对应哪些功能?
- 如何查看账号ID和IAM用户ID
- ModelArts AI识别可以单独针对一个标签识别吗?
- ModelArts如何通过标签实现资源分组管理
- 为什么资源充足还是在排队?
- 计费相关
- Standard自动学习
-
Standard数据管理
- 添加图片时,图片大小有限制吗?
- 数据集图片无法显示,如何解决?
- 如何将多个物体检测的数据集合并成一个数据集?
- 导入数据集失败
- 表格类型的数据集如何标注
- 本地标注的数据,导入ModelArts需要做什么?
- 为什么通过Manifest文件导入失败?
- 标注结果存储在哪里?
- 如何将标注结果下载至本地?
- 团队标注时,为什么团队成员收不到邮件?
- 可以两个账号同时进行一个数据集的标注吗?
- 团队标注的数据分配机制是什么?
- 标注过程中,已经分配标注任务后,能否将一个labeler从标注任务中删除?删除后对标注结果有什么影响?如果不能删除labeler,能否删除将他的标注结果从整体标注结果中分离出来?
- 数据标注中,难例集如何定义?什么情况下会被识别为难例?
- 物体检测标注时,支持叠加框吗?
- 如何将两个数据集合并?
- 智能标注是否支持多边形标注?
- 团队标注的完成验收的各选项表示什么意思?
- 同一个账户,图片展示角度不同是为什么?
- 智能标注完成后新加入数据是否需要重新训练?
- 为什么在ModelArts数据标注平台标注数据提示标注保存失败?
- 标注多个标签,是否可针对一个标签进行识别?
- 使用数据处理的数据扩增功能后,新增图片没有自动标注
- 视频数据集无法显示和播放视频
- 使用样例的有标签的数据或者自己通过其他方式打好标签的数据放到OBS桶里,在modelarts中同步数据源以后看不到已标注,全部显示为未标注
- 如何使用soft NMS方法降低目标框堆叠度
- ModelArts标注数据丢失,看不到标注过的图片的标签
- 如何将某些图片划分到验证集或者训练集?
- 物体检测标注时除了位置、物体名字,是否可以设置其他标签,比如是否遮挡、亮度等?
- ModelArts数据管理支持哪些格式?
- 旧版数据集中的数据是否会被清理?
- 数据集版本管理找不到新建的版本
- 如何查看数据集大小
- 如何查看新版数据集的标注详情
- 标注数据如何导出
- 找不到新创建的数据集
- 数据集配额不正确
- 数据集如何切分
- 如何删除数据集图片
- 从AI Gallery下载到桶里的数据集,再在ModelArts里创建数据集,显示样本数为0
-
Standard Notebook
- 规格限制
- 文件上传下载
- 数据存储
- 环境配置相关
- Notebook实例常见错误
- 代码运行常见错误
-
PyCharm Toolkit使用
- 安装ToolKit工具时出现错误,如何处理?
- PyCharm ToolKit工具中Edit Credential时,出现错误
- 为什么无法启动训练?
- 提交训练作业时,出现xxx isn't existed in train_version错误
- 提交训练作业报错“Invalid OBS path”
- 使用PyCharm Toolkit提交训练作业报错NoSuchKey
- 部署上线时,出现错误
- 如何查看PyCharm ToolKit的错误日志
- 如何通过PyCharm ToolKit创建多个作业同时训练?
- 使用PyCharm ToolKit ,提示Error occurs when accessing to OBS
- VS Code使用技巧
-
VS Code连接开发环境失败常见问题
- 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?
- 连接远端开发环境时,一直处于"ModelArts Remote Connect: Connecting to instance xxx..."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”或“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: exitng 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
- 在Notebook中使用自定义镜像常见问题
-
更多功能咨询
- 在Notebook中,如何使用昇腾多卡进行调试?
- 使用Notebook不同的资源规格,为什么训练速度差不多?
- 使用MoXing时,如何进行增量训练?
- 在Notebook中如何查看GPU使用情况
- 如何在代码中打印GPU使用信息
- Ascend上如何查看实时性能指标?
- 不启用自动停止,系统会自动停掉Notebook实例吗?会删除Notebook实例吗?
- JupyterLab目录的文件、Terminal的文件和OBS的文件之间的关系
- ModelArts中创建的数据集,如何在Notebook中使用
- pip介绍及常用命令
- 开发环境中不同Notebook规格资源“/cache”目录的大小
- 开发环境如何实现IAM用户隔离?
- 资源超分对Notebook实例有什么影响?
- 在Notebook中使用tensorboard命令打开日志文件报错Permission denied
-
Standard训练作业
-
功能咨询
- 本地导入的算法有哪些格式要求?
- 欠拟合的解决方法有哪些?
- 旧版训练迁移至新版训练需要注意哪些问题?
- ModelArts训练好后的模型如何获取?
- AI引擎Scikit_Learn0.18.1的运行环境怎么设置?
- TPE算法优化的超参数必须是分类特征(categorical features)吗
- 模型可视化作业中各参数的意义?
- 如何在ModelArts上获得RANK_TABLE_FILE进行分布式训练?
- 如何查询自定义镜像的cuda和cudnn版本?
- Moxing安装文件如何获取?
- 多节点训练TensorFlow框架ps节点作为server会一直挂着,ModelArts是怎么判定训练任务结束?如何知道是哪个节点是worker呢?
- 训练作业的自定义镜像如何安装Moxing?
- 子用户使用专属资源池创建训练作业无法选择已有的SFS Turbo
- 训练过程读取数据
- 编写训练代码
- 创建训练作业
- 管理训练作业版本
- 查看作业详情
-
功能咨询
- Standard推理部署
- Standard资源池
- API/SDK
-
一般性问题
-
故障排除
- 通用问题
- 自动学习
-
开发环境
- 环境配置故障
- 实例故障
- 代码运行故障
- JupyterLab插件故障
-
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
- 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
-
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
- 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
- 服务预测
-
模型管理
- MoXing
- API/SDK
- 资源池
- 视频帮助
- 通用参考
展开导读
链接复制成功!
ma-cli image镜像构建支持的命令
ma-cli image命令支持:查询用户已注册的镜像、查询/加载镜像构建模板、Dockerfile镜像构建、查询/清理镜像构建缓存、注册/取消注册镜像、调试镜像是否可以在Notebook中使用等。具体命令及功能可执行ma-cli image -h命令查看。
镜像构建命令总览
$ ma-cli image -h Usage: ma-cli image [OPTIONS] COMMAND [ARGS]... Support get registered image list, register or unregister image, debug image, build image in Notebook. Options: -H, -h, --help Show this message and exit. Commands: add-template, at List build-in dockerfile templates. build Build docker image in Notebook. debug Debug SWR image as a Notebook in ECS. df Query disk usage. get-image, gi Query registered image in ModelArts. get-template, gt List build-in dockerfile templates. prune Prune image build cache. register Register image to ModelArts. unregister Unregister image from ModelArts.
命令 |
命令详情 |
---|---|
get-template |
查询镜像构建模板。 |
add-template |
加载镜像构建模板。 |
get-image |
查询ModelArts已注册镜像。 |
register |
注册SWR镜像到ModelArts镜像管理。 |
unregister |
取消注册ModelArts镜像管理中的已注册镜像。 |
build |
基于指定的Dockerfile构建镜像 (只支持ModelArts Notebook里使用)。 |
df |
查询镜像构建缓存(只支持ModelArts Notebook里使用)。 |
prune |
清理镜像构建缓存 (只支持ModelArts Notebook里使用)。 |
debug |
在ECS上调试SWR镜像是否能在ModelArts Notebook中使用 (只支持已安装docker环境的ECS)。 |
使用ma-cli image get-template命令查询镜像构建模板
ma-cli提供了一些常用的镜像构建模板,模板中包含了在ModelArts Notebook上进行Dockerfile开发的牵引指导。
$ ma-cli image get-template -h Usage: ma-cli image get-template [OPTIONS] List build-in dockerfile templates. Example: # List build-in dockerfile templates ma-cli image get-template [--filer <filter_info>] [--page-num <yourPageNum>] [--page-size <yourPageSize>] Options: --filter TEXT filter by keyword. -pn, --page-num INTEGER RANGE Specify which page to query. [x>=1] -ps, --page-size INTEGER RANGE The maximum number of results for this query. [x>=1] -D, --debug Debug Mode. Shows full stack trace when error occurs. -P, --profile TEXT CLI connection profile to use. The default profile is "DEFAULT". -H, -h, --help Show this message and exit. (PyTorch-1.4) [ma-user work]$
参数名 |
参数类型 |
是否必选 |
参数说明 |
---|---|---|---|
--filter |
String |
否 |
根据模板名称关键字过滤模板列表。 |
-pn / --page-num |
Int |
否 |
镜像页索引,默认是第1页。 |
-ps / --page-size |
Int |
否 |
每页显示的镜像数量,默认是20。 |
示例:查看镜像构建模板。
ma-cli image get-template
使用ma-cli image add-template命令加载镜像构建模板
ma-cli可以使用add-template命令将镜像模板加载到指定文件夹下,默认路径为当前命令所在的路径。
比如${current_dir}/.ma/${template_name}/。也可以通过--dest命令指定保存的路径。当保存的路径已经有同名的模板文件夹时,可以使用--force | -f参数进行强制覆盖。
$ ma-cli image add-template -h Usage: ma-cli image add-template [OPTIONS] TEMPLATE_NAME Add buildin dockerfile templates into disk. Example: # List build-in dockerfile templates ma-cli image add-template customize_from_ubuntu_18.04_to_modelarts --force Options: --dst TEXT target save path. -f, --force Override templates that has been installed. -D, --debug Debug Mode. Shows full stack trace when error occurs. -P, --profile TEXT CLI connection profile to use. The default profile is "DEFAULT". -h, -H, --help Show this message and exit.
参数名 |
参数类型 |
是否必选 |
参数说明 |
---|---|---|---|
--dst |
String |
否 |
加载模板到指定路径,默认是当前路径。 |
-f / --force |
Bool |
否 |
是否强制覆盖已存在的同名模板,默认不覆盖。 |
示例:加载customize_from_ubuntu_18.04_to_modelarts镜像构建模板。
ma-cli image add-template customize_from_ubuntu_18.04_to_modelarts
使用ma-cli image get-image查询ModelArts已注册镜像
Dockerfile一般需要提供一个基础镜像的地址,目前支持从docker hub等开源镜像仓拉取公开镜像,以及SWR的公开或私有镜像。其中ma-cli提供了查询ModelArts预置镜像和用户已注册镜像列表及SWR地址。
$ma-cli image get-image -h Usage: ma-cli image get-image [OPTIONS] Get registered image list. Example: # Query images by image type and only image id, show name and swr_path ma-cli image get-image --type=DEDICATED # Query images by image id ma-cli image get-image --image-id ${image_id} # Query images by image type and show more information ma-cli image get-image --type=DEDICATED -v # Query images by image name ma-cli image get-image --filter=torch Options: -t, --type [BUILD_IN|DEDICATED|ALL] Image type(default ALL) -f, --filter TEXT Image name to filter -v, --verbose Show detailed information on image. -i, --image-id TEXT Get image details by image id -n, --image-name TEXT Get image details by image name -wi, --workspace-id TEXT The workspace where you want to query image(default "0") -pn, --page-num INTEGER RANGE Specify which page to query [x>=1] -ps, --page-size INTEGER RANGE The maximum number of results for this query [x>=1] -C, --config-file PATH Configure file path for authorization. -D, --debug Debug Mode. Shows full stack trace when error occurs. -P, --profile TEXT CLI connection profile to use. The default profile is "DEFAULT". -H, -h, --help Show this message and exit.
参数名 |
参数类型 |
是否必选 |
参数说明 |
---|---|---|---|
-t / --type |
String |
否 |
查询的镜像类型,支持BUILD_IN、DEDICATED和ALL三种查询类型。
|
-f / --filter |
String |
否 |
镜像名关键字。根据镜像名关键字过滤镜像列表。 |
-v / --verbose |
Bool |
否 |
显示详细的信息开关,默认关闭。 |
-i / --image-id |
String |
否 |
查询指定镜像ID的镜像详情。 |
-n / --image-name |
String |
否 |
查询指定镜像名称的镜像详情。 |
-wi / --workspace-id |
String |
否 |
查询指定工作空间下的镜像信息。 |
-pn / --page-num |
Int |
否 |
镜像页索引,默认是第1页。 |
-ps / --page-size |
Int |
否 |
每页显示的镜像数量,默认是20。 |
示例:查询ModelArts已注册的自定义镜像。
ma-cli image get-image --type=DEDICATED
使用ma-cli image build命令在ModelArts Notebook中进行镜像构建
使用ma-cli image build命令基于指定的Dockerfile进行镜像构建,仅支持在ModelArts Notebook里使用该命令。
$ ma-cli image build -h Usage: ma-cli image build [OPTIONS] FILE_PATH Build docker image in Notebook. Example: # Build a image and push to SWR ma-cli image build .ma/customize_from_ubuntu_18.04_to_modelarts/Dockerfile -swr my_organization/my_image:0.0.1 # Build a image and push to SWR, dockerfile context path is current dir ma-cli image build .ma/customize_from_ubuntu_18.04_to_modelarts/Dockerfile -swr my_organization/my_image:0.0.1 -context . # Build a local image and save to local path and OBS ma-cli image build .ma/customize_from_ubuntu_18.04_to_modelarts/Dockerfile --target ./build.tar --obs_path obs://bucket/object --swr-path my_organization/my_image:0.0.1 Options: -t, --target TEXT Name and optionally a tag in the 'name:tag' format. -swr, --swr-path TEXT SWR path without swr endpoint, eg:organization/image:tag. [required] --context DIRECTORY build context path. -arg, --build-arg TEXT build arg for Dockerfile. -obs, --obs-path TEXT OBS path to save local built image. -f, --force Force to overwrite the existing swr image with the same name and tag. -C, --config-file PATH Configure file path for authorization. -D, --debug Debug Mode. Shows full stack trace when error occurs. -P, --profile TEXT CLI connection profile to use. The default profile is "DEFAULT". -H, -h, --help Show this message and exit.
参数名 |
参数类型 |
是否必选 |
参数说明 |
---|---|---|---|
FILE_PATH |
String |
是 |
Dockerfile文件所在的路径。 |
-t / --target |
String |
否 |
表示构建生成的tar包保存在本地的路径,默认是当前文件夹目录。 |
-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。 |
-arg / --build-arg |
String |
否 |
指定构建参数,多个构建参数可以使用--build-arg VERSION=18.04 --build-arg ARCH=X86_64 |
-obs / --obs-path |
String |
否 |
将生成的tar包自动上传到OBS中。 |
-f / --force |
Bool |
否 |
是否强制覆盖已存在的SWR镜像,默认不覆盖。 |
示例:在ModelArts Notebook里进行镜像构建。
ma-cli image build .ma/customize_from_ubuntu_18.04_to_modelarts/Dockerfile -swr notebook_test/my_image:0.0.1
其中“.ma/customize_from_ubuntu_18.04_to_modelarts/Dockerfile”为Dockerfile文件所在路径,“notebook_test/my_image:0.0.1”为构建的新镜像的SWR路径。
使用ma-cli image df命令在ModelArts Notebook中查询镜像构建缓存
使用ma-cli image df命令查询镜像构建缓存,仅支持在ModelArts Notebook里使用该命令。
$ ma-cli image df -h Usage: ma-cli image df [OPTIONS] Query disk usage used by image-building in Notebook. Example: # Query image disk usage ma-cli image df Options: -v, --verbose Show detailed information on disk usage. -D, --debug Debug Mode. Shows full stack trace when error occurs. -h, -H, --help Show this message and exit.
参数名 |
参数类型 |
是否必选 |
参数说明 |
---|---|---|---|
-v / --verbose |
Bool |
否 |
显示详细的信息开关,默认关闭。 |
ma-cli image df
ma-cli image df --verbose
使用ma-cli image prune命令在ModelArts Notebook中清理镜像构建缓存
使用ma-cli image prune命令清理镜像构建缓存,仅支持在ModelArts Notebook里使用该命令。
$ ma-cli image prune -h Usage: ma-cli image prune [OPTIONS] Prune image build cache by image-building in Notebook. Example: # Prune image build cache ma-cli image prune Options: -ks, --keep-storage INTEGER Amount of disk space to keep for cache below this limit (in MB) (default: 0). -kd, --keep-duration TEXT Keep cache newer than this limit, support second(s), minute(m) and hour(h) (default: 0s). -v, --verbose Show more verbose output. -D, --debug Debug Mode. Shows full stack trace when error occurs. -h, -H, --help Show this message and exit.
参数名 |
参数类型 |
是否必选 |
参数说明 |
---|---|---|---|
-ks / --keep-storage |
Int |
否 |
清理缓存时保留的缓存大小,单位是MB,默认是0,表示全部清理。 |
-kd / --keep-duration |
String |
否 |
清理缓存时保留较新的缓存,只清除历史缓存,单位为s(秒)、m(分钟)、h(小时),默认是0s,表示全部清理。 |
-v / --verbose |
Bool |
否 |
显示详细的信息开关,默认关闭。 |
示例:清理保留1MB镜像缓存。
ma-cli image prune -ks 1
使用ma-cli image register命令注册SWR镜像到ModelArts镜像管理
调试完成后,使用ma-cli image register命令将新镜像注册到ModelArts镜像管理服务中,进而在能够在ModelArts中使用该镜像。
$ma-cli image register -h Usage: ma-cli image register [OPTIONS] Register image to ModelArts. Example: # Register image into ModelArts service ma-cli image register --swr-path=xx # Share SWR image to DLI service ma-cli image register -swr xx -td # Register image into ModelArts service and specify architecture to be 'AARCH64' ma-cli image register --swr-path=xx --arch AARCH64 Options: -swr, --swr-path TEXT SWR path without swr endpoint, eg:organization/image:tag. [required] -a, --arch [X86_64|AARCH64] Image architecture (default: X86_64). -s, --service [NOTEBOOK|MODELBOX] Services supported by this image(default NOTEBOOK). -rs, --resource-category [CPU|GPU|ASCEND] The resource category supported by this image (default: CPU and GPU). -wi, --workspace-id TEXT The workspace to register this image (default: "0"). -v, --visibility [PUBLIC|PRIVATE] PUBLIC: every user can use this image. PRIVATE: only image owner can use this image (Default: PRIVATE). -td, --to-dli Register swr image to DLI, which will share SWR image to DLI service. -d, --description TEXT Image description (default: ""). -C, --config-file PATH Configure file path for authorization. -D, --debug Debug Mode. Shows full stack trace when error occurs. -P, --profile TEXT CLI connection profile to use. The default profile is "DEFAULT". -h, -H, --help Show this message and exit.
参数名 |
参数类型 |
是否必选 |
参数说明 |
---|---|---|---|
-swr / --swr-path |
String |
是 |
需要注册的镜像的SWR路径。 |
-a / --arch |
String |
否 |
注册镜像的架构,X86_64或者AARCH64,默认是X86_64。 |
-s / --service |
String |
否 |
注册镜像的服务类型,NOTEBOOK或者MODELBOX,默认是NOTEBOOK。 可以输入多个值,如-s NOTEBOOK -s MODELBOX。 |
-rs / --resource-category |
String |
否 |
注册镜像能够使用的资源类型,默认是CPU和GPU。 |
-wi / --workspace-id |
String |
否 |
注册镜像到指定的工作空间,workspace ID默认是0。 |
-v / --visibility |
Bool |
否 |
注册的镜像可见性,PRIVATE(仅自己可见)或者PUBLIC(所有用户可见),默认是PRIVATE。 |
-td / --to-dli |
Bool |
否 |
注册镜像到DLI服务。 |
-d/ --description |
String |
否 |
填写镜像描述,默认为空。 |
示例:注册SWR镜像到ModelArts。
ma-cli image register --swr-path=xx
使用ma-cli image unregister命令取消已注册的镜像
使用ma-cli image unregister命令将注册的镜像从ModelArts中删除。
$ ma-cli image unregister -h Usage: ma-cli image unregister [OPTIONS] Unregister image from ModelArts. Example: # Unregister image ma-cli image unregister --image-id=xx # Unregister image and delete it from swr ma-cli image unregister --image-id=xx -d Options: -i, --image-id TEXT Unregister image details by image id. [required] -d, --delete-swr-image Delete the image from swr. -C, --config-file PATH Configure file path for authorization. -D, --debug Debug Mode. Shows full stack trace when error occurs. -P, --profile TEXT CLI connection profile to use. The default profile is "DEFAULT". -h, -H, --help Show this message and exit.
参数名 |
参数类型 |
是否必选 |
参数说明 |
---|---|---|---|
-i / -image-id |
String |
是 |
需要取消注册的镜像ID。 |
-d / --delete-swr-image |
Bool |
否 |
取消注册后同步删除SWR镜像开关,默认关闭。 |
在ECS上调试SWR镜像是否能在ModelArts Notebook中使用
ma-cli支持在ECS上调试SWR镜像是否可以在ModelArts开发空间中运行,发现镜像中可能存在的问题。
参数名 |
参数类型 |
是否必选 |
参数说明 |
---|---|---|---|
-swr / --swr-path |
String |
是 |
需要调试的镜像的SWR路径。 |
-r / --region |
String |
是 |
需要调试的镜像所在的区域。 |
-s / --service |
String |
否 |
调试镜像的服务类型,NOTEBOOK或者MODELBOX,默认是NOTEBOOK。 |
-a / --arch |
String |
否 |
调试镜像的架构,X86_64或者AARCH64,默认是X86_64。 |
-g / --gpu |
Bool |
否 |
使用GPU进行调试开关,默认关闭。 |