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
  • 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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  • 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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  • 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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  • 导入和预处理训练数据集

    datasets.fashion_mnist (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data() 对训练数据做预处理,并查看训练集中最开始的25个图片。 1 2 3

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  • CCE部署使用Tensorflow

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

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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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 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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  • TensorFlow-1.8作业连接OBS时反复出现提示错误

    TensorFlow-1.8作业连接OBS时反复出现提示错误 问题现象 基于TensorFlow-1.8启动训练作业,并在代码中使用“tf.gfile”模块连接OBS,启动训练作业后会频繁打印如下日志信息: Connection has been released. Continuing

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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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  • 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?

    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? TensorFlow框架分布式训练的情况下,会启动ps与worker任务组,worker任务组为关键任务组,会以worker任务组的进程退出码,判断训练作业是否结束。

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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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  • 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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  • 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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  • 性能调优总体原则和思路

    综上所述,性能优化的总体原则为:减少Host算子下发时间、减少Device算子执行时间。 训练代码迁移完成后,如存在性能不达标的问题,可参考下图所示流程进行优化。建议按照单卡、单机卡、卡的流程逐步做性能调优。 图2 性能调优总体思路 父主题: PyTorch迁移性能调优

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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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  • 如何关闭Mox的warmup

    ,这是使用warm up的原因。等到训练过程基本稳定之后就可以使用原先设定的初始学习率进行训练。 原因分析 Tensorflow分布式有多种执行模式,mox会通过4次执行50 step记录执行时间,选择执行时间最少的模型。 处理方法 创建训练作业时,在“运行参数”中增加参数“va

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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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