GPU加速云服务器 GACS

 

GPU加速云服务器(GPU Accelerated Cloud Server, GACS)能够提供优秀的浮点计算能力,从容应对高实时、高并发的海量计算场景。P系列适合于深度学习,科学计算,CAE等;G系列适合于3D动画渲染,CAD等

 
 

    tensorflow 多gpu训练 更多内容
  • CCE部署使用Tensorflow

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

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  • 开发算法模型

    Kit的AI芯片支持运行“.om”模型,“.om”模型可以通过TensorFlowCaffe模型转换而来,但“.om”模型并不支持TensorFlowCaffe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TensorFlowCaffe模型转换成“

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  • 训练输出的日志只保留3位有效数字,是否支持更改loss值?

    训练输出的日志只保留3位有效数字,是否支持更改loss值? 在训练作业中,训练输出的日志只保留3位有效数字,当loss过小的时候,显示为0.000。具体日志如下: INFO:tensorflow:global_step/sec: 0.382191 INFO:tensorflow:step:

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  • 精度对齐

    精度对齐 精度问题是指模型从GPU设备迁移到昇腾NPU设备之后由于软硬件差异引入的精度问题。根据是否在单卡环境下,可分为单卡精度问题与卡精度问题。卡相对于单卡,会有卡与卡之间的通信,这可能也是精度偏差的一种来源。所以卡的精度对齐问题相对于单卡会更复杂。不过针对卡的精度问题,可以分

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  • 模型训练

    、“FAILED”或“STOPPED”,接口才会停止服务状态查询操作。 单击,查看训练状态。 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。 STOPPED表示停止训练任务。

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  • 模型训练

    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

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  • 创建训练任务

    息如下所示。 父主题: 单机

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  • 查询训练作业版本列表

    Long 训练作业的版本ID。 version_name String 训练作业的版本名称。 pre_version_id Long 训练作业前一版本的ID。 engine_type Long 训练作业的引擎类型。 engine_name String 训练作业的引擎名称。 engine_id

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  • 查询模型runtime

    请求模式,AI引擎支持部署为同步在线服务或异步在线服务 sync(同步在线服务) async (异步在线服务) accelerators Array of Accelerator objects AI引擎可使用的加速卡 arch Array of strings AI引擎架构,目前共两种: x86_64 aarch64

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  • deepspeed多卡训练报错TypeError: deepspeed

    deepspeed训练报错TypeError: deepspeed_init() got an unexpected keyword argument 'resume_from_checkpoint' 问题现象 deepspeed训练报错TypeError: deepspeed_init()

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  • Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left

    Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left 问题现象 创建训练作业,Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示:“No space left”。 原因分析 TensorFlow多节点任务会启动parameter server(

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  • 高性能调度

    度方式,通过资源抢占,分时复用等机制减少集群资源的空闲比例。 价值 面向AI计算的容器服务,采用高性能GPU计算实例,并支持容器共享GPU资源,在AI计算性能上比通用方案提升3~5倍以上,并大幅降低了AI计算的成本,同时帮助数据工程师在集群上轻松部署计算应用,您无需关心复杂的部

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  • GPU加速型实例卸载GPU驱动

    GPU加速型实例卸载GPU驱动 操作场景 当GPU加速 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

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  • 最佳实践

    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

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  • 推理基础镜像介绍

    推理基础镜像介绍 推理基础镜像列表 推理基础镜像详情TensorFlow(CPU/GPU) 推理基础镜像详情Pytorch(CPU/GPU) 推理基础镜像详情MindSpore(CPU/GPU) 父主题: 使用预置镜像

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  • 创建算法

    资源类型:选择适用的资源类型,支持多选。 训练:选择是否支持训练。 分布式训练:选择是否支持分布式训练。 运行环境预览 创建算法时,可以打开创建页面右下方的运行环境预览窗口,辅助您了解代码目录、启动文件、输入输出等数据配置在训练容器中的路径。 后续操作 创建算法完成后,可以使用算法创建训练作业,详细操作请参见创建训练作业。

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  • 更多功能咨询

    更多功能咨询 在Notebook中,如何使用昇腾卡进行调试? 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

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  • 创建训练作业

    创建训练作业 模型训练是一个不断迭代和优化模型权重的过程。ModelArts的训练模块支持创建训练作业、查看训练情况以及管理训练版本。通过模型训练试验模型结构、数据和超参的各种组合,便于找到最佳的模型结构和权重。 前提条件 已经将用于训练作业的数据上传至OBS目录。 已经在OBS

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  • TensorFlow在OBS写入TensorBoard到达5GB时停止

    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

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  • 使用自定义镜像创建训练作业(CPU/GPU)

    明请参创建训练作业。 单击“提交”,完成训练作业的创建。 训练作业一般需要运行一段时间。 要查看训练作业实时情况,您可以前往训练作业列表,单击训练作业的名称,进入训练作业详情页,查看训练作业的基本情况,具体请参考查看作业详情。 父主题: 使用自定义镜像训练模型(模型训练

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  • 管理可视化作业

    oard当前只支持基于TensorFlowMXNet引擎训练作业。TensorBoard相关概念请参考TensorBoard官网。 MindInsight MindInsight能可视化展现出训练过程中的标量、图像、计算图以及模型超参等信息,同时提供训练看板、模型溯源、数据溯

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