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。

 
 

    分布式训练框架 更多内容
  • 示例:创建DDP分布式训练(PyTorch+GPU)

    distributed.run命令启动 创建训练作业 方式一:使用PyTorch预置框架功能,通过mp.spawn命令启动训练作业。 创建训练作业的关键参数如表1所示。 表1 创建训练作业(预置框架) 参数名称 说明 创建方式 选择“自定义算法”。 启动方式 选择“预置框架”,引擎选择“PyTorc

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  • 示例:创建DDP分布式训练(PyTorch+NPU)

    示例:创建DDP分布式训练(PyTorch+NPU) 本文介绍了使用训练作业的 自定义镜像 +自定义启动命令来启动PyTorch DDP on Ascend加速卡训练。 前提条件 需要有Ascend加速卡资源池。 创建训练作业 本案例创建训练作业时,需要配置如下参数。 表1 创建训练作业的配置说明

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  • 开发用于自定义镜像训练的代码

    train.py 使用Ascend自定义镜像训练时的训练代码适配规范 使用NPU资源创建训练作业时,系统会在训练容器里自动生成Ascend HCCL RANK_TABLE_FILE文件。当使用预置框架创建训练作业时,在训练过程中预置框架会自动解析Ascend HCCL RANK_

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  • 创建算法

    txt”文件安装依赖包。使用预置框架创建训练作业请参考开发用于预置框架训练的代码指导。 使用预置框架 + 自定义镜像: 如果先前基于预置框架且通过指定代码目录和启动文件的方式来创建的算法;但是随着业务逻辑的逐渐复杂,您期望可以基于预置框架修改或增加一些软件依赖的时候,此时您可以使用预置框架 + 自定义

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  • 什么是ModelArts

    ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署AI应用,管理全周期AI工作流。 “一站式”是指AI开发的各个环节,包括数据处理、算法开发、模型训练、创建AI应用、AI应用部署都可以在ModelArts上

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  • 发布推理服务

    个数”中配置计算节点资源的个数。 计算节点个数 计算节点的个数。 1代表单节点计算 2代表分布式计算,开发者需要编写相应的调用代码。可使用内置的MoXing分布式训练加速框架进行训练训练算法需要符合MoXing程序结构。可参考如下文档:https://github.com/hu

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  • 数据治理框架

    数据治理 框架 数据治理框架 数据治理模块域 数据治理各模块域之间的关系

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  • 数据治理框架

    数据治理框架 数据治理框架制定如下: 图1 数据治理框架 父主题: 数据治理框架

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  • 语言和框架支持

    语言和框架支持 CodeArts IDE内置了强大的Java语言支持和编码辅助功能。此外,它还为JavaScript和TypeScript的Web开发提供了丰富的内置支持,为HTML、 CSS 、S CS S和JSON等Web技术也提供了出色的工具支持。

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  • CMF 云迁移框架

    CMF 云迁移框架 云迁移框架(Cloud Migration Framework,以下简称CMF)是站在客户视角的上云迁移方法论,它来源于华为云的经验和大型企业上云的优秀实践,为企业上云提供完整的上云指导。企业上云的整体思路是,先整体规划,然后小范围试点,最后再大规模上云。按照

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  • 服务开发框架详解

    服务开发框架详解 整体结构介绍 单Module base/service DDD 父主题: AstroPro学堂

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  • 预置框架启动文件的启动流程说明

    预置框架启动文件的启动流程说明 ModelArts Standard训练服务预置了多种AI框架,并对不同的框架提供了针对性适配,用户在使用这些预置框架进行模型训练时,训练的启动命令也需要做相应适配。 本章节详细介绍基于不同的预置框架创建训练作业时,如何修改训练的启动文件。 Asc

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  • 卓越架构技术框架简介

    卓越架构技术框架简介 卓越架构技术框架(Well-Architected Framework)聚焦客户业务上云后的关键问题的设计指导和最佳实践。 以华为公司和业界最佳实践为基础,以韧性、安全性、性能效率、成本优化与卓越运营五个架构关注点为支柱,打造领先的卓越架构技术框架,支撑客户完

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  • ModelArts支持哪些AI框架?

    ModelArts支持哪些AI框架? ModelArts的开发环境Notebook、训练作业、模型推理(即AI应用管理和部署上线)支持的AI框架及其版本,不同模块的呈现方式存在细微差异,各模块支持的AI框架请参见如下描述。 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascen

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  • 使用PyCharm ToolKit创建并调试训练作业

    Description 训练作业的简要描述。 Algorithm Source 训练算法来源,分为“常用框架”和“自定义镜像”两种,二者选一项即可。 常用框架指使用ModelArts训练管理中支持的常用AI引擎,当前支持的引擎列表请参见训练管理支持的常用框架。 如果您使用的AI引擎

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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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  • 模型训练

    模型训练 使用特征工程处理后生成的训练集进行模型训练。 创建联邦学习训练任务(简易编辑器) 单击简易编辑器界面右上角的“训练”。 进入“训练任务配置”界面,如图1所示。 图1 训练任务配置 参数说明,如表1所示。 表1 参数配置 区域 参数名称 参数描述 任务说明 任务名称 训练任务的名称。

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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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  • 创建生产训练作业

    登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中,选择“模型训练 > 训练作业”进入训练作业列表。 单击“创建训练作业”,进入创建训练作业页面。 配置训练作业基本信息 在创建训练作业页面填写训练作业基本信息。 表1 创建训练作业的基本信息 参数名称 说明 名称 必填,训练作业的名称。 系统会自动生成一个名

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  • 模型训练

    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。

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  • GPT-2基于Server适配PyTorch GPU的训练推理指导

    --fp16 开始训练。 本文是单机单卡训练,使用预训练脚本参数控制: GPUS_PER_NODE=1 NNODES=1 NODE_RANK=0 执行以下命令,开始预训练。 nohup sh ./pretrain_gpt2.sh & 图3 开始预训练 实时查看训练日志,监控程序。 tail

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