微服务引擎 CSE 

 

微服务引擎(Cloud Service Engine)提供服务注册、服务治理、配置管理等全场景能力;帮助用户实现微服务应用的快速开发和高可用运维。支持多语言、多运行时;支持双栈模式,统一接入和管理Spring Cloud、Apache ServiceComb(JavaChassis/GoChassis)、Dubbo侵入式框架和Istio非侵入式服务网格。

 
 

    tensorflow分布式训练 更多内容
  • 在CCE集群中部署使用Kubeflow

    在CCE集群中部署使用Kubeflow Kubeflow部署 Tensorflow训练 使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务 父主题: 批量计算

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  • MoXing

    使用MoXing复制数据报错 如何关闭Mox的warmup Pytorch Mox日志反复输出 moxing.tensorflow是否包含整个TensorFlow,如何对生成的checkpoint进行本地Fine Tune? 训练作业使用MoXing复制数据较慢,重复打印日志 MoXi

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  • 制作自定义镜像用于训练模型

    制作 自定义镜像 用于训练模型 训练作业的自定义镜像制作流程 使用预置镜像制作自定义镜像用于训练模型 已有镜像迁移至ModelArts用于训练模型 从0制作自定义镜像用于创建训练作业(Pytorch+Ascend) 从0制作自定义镜像用于创建训练作业(PyTorch+CPU/GPU)

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  • 概要

    本章节主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练,并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 创建算法

    算法代码存储的OBS路径。训练代码、依赖安装包或者预生成模型等训练所需文件上传至该代码目录下。 请注意不要将训练数据放在代码目录路径下。训练数据比较大,训练代码目录在训练作业启动后会下载至后台,可能会有下载失败的风险。 训练作业启动时,ModelArts会将训练代码目录及其子目录下载至训练后台容器中。

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  • 训练

    训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题: 实施步骤

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  • 功能介绍

    网络结构及模型参数配置2 模型训练 模型训练多维度可视化监控,包括训练精度/损失函数曲线、GPU使用率、训练进度、训练实时结果、训练日志等。 图15 训练指标和中间结果可视化 图16 训练过程资源监控 支持多机多卡环境下的模型分布式训练,大幅度提升模型训练的速度,满足海量样本数据加速训练的需求。 图17

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  • OBS操作相关故障

    OBS操作相关故障 读取文件报错,如何正确读取文件 TensorFlow-1.8作业连接OBS时反复出现提示错误 TensorFlow在OBS写入TensorBoard到达5GB时停止 保存模型时出现Unable to connect to endpoint错误 OBS复制过程中提示“BrokenPipeError:

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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  • 训练任务

    删除失败 - √ - 分布式训练任务 八爪鱼自动驾驶平台的多机分布式训练功能可以帮助用户加快模型训练速度,提高训练效率,并支持更大规模的深度学习任务。通过多机分布式训练,用户可以将训练任务分配到多台计算机或 服务器 上并行进行,充分利用硬件资源,加快模型收敛速度,提高训练效果。平台支持多种

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  • 产品优势

    多域协同 支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间; 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源(如 MRS DLI 、 RDS、 Oracle等)的联合数据分析; 支持对接多种深度学习框架( TICS TensorFlow)的联邦计算;

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  • 保存模型时出现Unable to connect to endpoint错误

    对于OBS连接不稳定的现象,通过增加代码来解决。您可以在代码最前面增加如下代码,让TensorFlow对ckpt和summary的读取和写入可以通过本地缓存的方式中转解决: import moxing.tensorflow as mox mox.cache() 父主题: OBS操作相关故障

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  • 以PyTorch框架创建训练作业(新版训练)

    调用获取训练作业支持的公共规格接口获取训练作业支持的资源规格。 调用获取训练作业支持的AI预置框架接口查看训练作业支持的引擎类型和版本。 调用创建算法接口创建一个算法,记录算法id。 调用创建训练作业接口使用刚创建的算法返回的uuid创建一个训练作业,记录训练作业id。 调用查询训

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  • 使用SDK调测多机分布式训练作业

    train_instance_type:必选参数,训练实例类型,这里指定’local’即为本地训练。 train_instance_count:必选参数,训练使用的worker个数,分布式调测时为2,训练开始时SDK还会再创建一个Notebook,与当前的Notebook组成一个2节点的分布式调试环境。 scr

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  • 使用模型

    IDE Online暂不支持GPU加速,建议安装tensorflow-cpu减小磁盘占用,并加快安装速度。 鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow,敬请期待后续更新。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • GPU负载

    GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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  • 如何在模型训练时,设置日志级别?

    如何在模型训练时,设置日志级别? 在TensorFlow的log日志等级如下: - 0:显示所有日志(默认等级) - 1:显示info、warning和error日志 - 2:显示warning和error信息 - 3:显示error日志信息 以设置日志级别为“3”为例,操作方法如下:

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  • 在CCE集群中部署使用Tensorflow

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

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  • 硬盘限制故障

    复制数据至容器中空间不足 Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left 日志文件的大小达到限制 日志提示"write line error" 日志提示“No space left on device” OOM导致训练作业失败 常见的磁盘空间不足的问题和解决办法

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  • 基本概念

    基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架,如TensorflowSpark MLlibMXNetPyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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  • 创建多机多卡的分布式训练(DistributedDataParallel)

    分类任务,给出了单机训练分布式训练改造(DDP)的代码。直接执行代码为多节点分布式训练且支持CPU分布式和GPU分布式,将代码中的分布式改造点注释掉后即可进行单节点单卡训练训练代码中包含三部分入参,分别为训练基础参数、分布式参数和数据相关参数。其中分布式参数由平台自动入参,

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