推理基础镜像详情PyTorch（CPU/GPU） ModelArts提供了以下PyTorch（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二：pytorch_1.8.2-cuda_11

查看更多 →

e Tune的好处在于不用完全重新训练模型，从而提高效率，在数据量不是很大的情况下，Fine Tune会是一个比较好的选择。 moxing.tensorflow包含所有的接口，对TensorFlow做了优化，里面的实际接口还是TensorFlow的原生接口。 当非MoXing代码

查看更多 →

启动文件需要解析上述参数。 PyTorch-GPU框架的代码示例，请参见示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+GPU）中的方式一 TensorFlow-GPU框架启动原理 单机场景下（即选择的实例数为1），ModelArts只会在一个节点上启动一个训练容器，该训练容器独享节点规格的可使用资源。

查看更多 →

创建Tensorboard方式： 创建训练任务的时候同步创建Tensorboard 在模型训练工程代码编辑界面控制台的Tensorboard页签中创建Tensorboard 新建模型训练工程，创建训练任务后，在任务详情的Tensorboard页签中创建Tensorboard 配置训练任务时，AI引擎选择PyT

查看更多 →

om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才能把TensorFlow和Caffe模型转换成“.om”模型。“.om”

查看更多 →

制作 自定义镜像 并用于训练（Pytorch+CPU/GPU）：本案例介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Pytorch，训练使用的资源是CPU或GPU。 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU）：本案例

查看更多 →

GPT-2基于Server适配PyTorch GPU的训练推理指导 场景描述 本文将介绍在GP Ant8 裸金属服务器 中，使用DeepSpeed框架训练GPT-2（分别进行单机单卡和单机多卡训练）。 训练完成后给出自动式生成内容，和交互式对话框模式。 背景信息 Megatron-DeepSpeed

查看更多 →

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 具体流程图如下： 图1 单机多卡数据并行训练 代码改造点 模型分发

查看更多 →

engine_type Integer 训练作业的引擎类型。 engine_name String 训练作业的引擎名称。 engine_id Long 训练作业的引擎ID。 engine_version String 训练作业使用的引擎版本。 train_url String 训练作业的输出文件OBS

查看更多 →

Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才能把TensorFlow和Caffe模型转换成“

查看更多 →

GPU调度 GPU调度概述 准备GPU资源 创建GPU应用 监控GPU资源 父主题： 管理本地集群

查看更多 →

单击“开始训练”，训练任务开始。 单击界面右上角的“关闭”，返回模型训练工程详情界面。 “模型训练任务”下方展示新建的训练任务，“训练状态”列展示任务的状态。 ALL显示所有训练任务。 WAITING表示训练任务准备中。 RUNNING表示正在训练。 FINISHED表示训练成功。 FAILED表示训练失败。

查看更多 →

是否为“.om”模型支持的TensorFlow和Caffe算子边界，详情请见附录Caffe算子边界和Tensorflow算子边界。 ModelArts训练模型 华为HiLens支持在ModelArts训练自己的算法模型，然后导入华为HiLens使用，训练模型可参见《ModelAr

查看更多 →

cce-obs-tensorflow persistentVolumeClaim: claimName: cce-obs-tensorflow containers: - name: container-0

查看更多 →

named npu_bridge.npu_init 检查下训练作业使用的规格是否支持NPU，有可能是训练时使用了GPU规格，导致发生了NPU相关调用报错。 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上note

查看更多 →

当前主流的大数据、AI训练和推理等应用（如Tensorflow、Caffe）均采用容器化方式运行，并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力，并且都是任务型计算，需要快速申请大量资源，计算任务完成后快速释放。 云容器实例提供如下特性，能够很好的支持这类场景。 计算加速：提供GPU/Ascend等异构芯片加速能力

查看更多 →

在ModelArts Standard上运行GPU训练作业的场景介绍 不同AI模型训练所需要的数据量和算力不同，在训练时选择合适的存储及训练方案可提升模型训练效率与资源性价比。ModelArts Standard支持单机单卡、单机多卡和多机多卡的训练场景，满足不同AI模型训练的要求。 ModelArts

查看更多 →

TensorFlow在OBS写入TensorBoard到达5GB时停止 问题现象 ModelArts训练作业出现如下报错： Encountered Unknown Error EntityTooLarge Your proposed upload exceeds the maximum

查看更多 →

卸载GPU加速型E CS 的GPU驱动 操作场景 当GPU加速型 云服务器 需手动卸载GPU驱动时，可参考本文档进行操作。 GPU驱动卸载命令与GPU驱动的安装方式和操作系统类型相关，例如： Windows操作系统卸载驱动 Linux操作系统卸载驱动 Windows操作系统卸载驱动 以Windows

查看更多 →

ALL显示所有训练任务。 WAITING表示训练任务准备中。 RUNNING表示正在训练。 FINISHED表示训练成功。 FAILED表示训练失败。 STOPPED表示停止训练任务。 如果“训练任务状态”一直处在“RUNNING”中，模型训练服务前台就会一直给后台发消息，查询当

查看更多 →

是，该驱动版本与镜像可能存在兼容性问题，建议更换驱动版本，操作指导，请参考安装GPU驱动。 否，请执行下一步。 请尝试重启云 服务器 ，再执行nvidia-smi查看GPU使用情况，确认是否正常。 如果问题依然存在，请联系客服。 父主题： GPU驱动故障

查看更多 →