云容器引擎 CCE

 

云容器引擎(Cloud Container Engine)提供高可靠高性能的企业级容器应用管理服务,支持Kubernetes社区原生应用和工具,简化云上自动化容器运行环境搭建

 
 

    机器学习模型docker调度 更多内容
  • GS

    ,方便后续扩展。 model_name name 模型的实例名,每个模型对应AiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型服务的database名,每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。

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  • GS

    ,方便后续扩展。 model_name name 模型的实例名,每个模型对应AiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型服务的database名,每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。

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  • 调度

    调度 执行作业 执行场景 父主题: API

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  • 安装/卸载Docker

    部署进程被第三方杀毒软件拦截 路径不合法 在Centos上安装软件提示网络故障 在Ubuntu上安装软件提示网络故障 Linux机器输入Windows路径,提示安装路径输入不合法 父主题: 自定义应用步骤问题

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  • GS

    ,方便后续扩展。 model_name name 模型的实例名,每个模型对应aiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型服务的database名,每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。

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  • 方案概述

    lArts在线服务获取预测结果,并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托,用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台 ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型,无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。

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  • 方案概述

    lArts在线服务获取预测结果,并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托,用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型,无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。

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  • 套餐包简介

    ModelArts服务支持购买套餐包,根据用户选择使用的资源不同进行收费。您可以根据业务需求选择使用不同规格的套餐包。 ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包,面向有AI基础的开发者,提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能,包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和部署上

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  • SDXL&SD1.5 ComfyUI基于Lite Cluster适配NPU推理指导(6.3.906)

    本方案使用需要用户具备k8s集群相关技能。 Step1 准备环境 请参考Cluster资源开通,购买Cluster资源,并确保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169

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  • Kubeflow部署

    平台,这个过程耗时费力,而且需要很多的知识积累。 图1 模型训练环节 Kubeflow诞生于2017年,Kubeflow项目是基于容器和Kubernetes构建,旨在为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。它利用了云原

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  • AI开发基本流程介绍

    AI(人工智能)是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼,从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析,一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法

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  • docker服务未安装

    docker服务未安装 问题现象 日志信息提示“docker: not found”。 日志提示未识别的服务docker: unrecognized service”。 原因分析 Docker服务未安装导致。 处理方法 通过“安装Docker”步骤安装Docker服务。 父主题:

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  • 使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务

    算场景的平台,它弥补了Kubernetes在机器学习、深度学习、HPC、大数据计算等场景下的基本能力缺失,其中包括gang-schedule的调度能力、计算任务队列管理、task-topology和GPU亲和性调度。另外,Volcano在原生Kubernetes能力基础上对计算任

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  • 如何搭建Docker环境?

    快照方式制作镜像示例: 本示例中使用华为云弹性云服务服务(E CS )创建一台云服务器,并使用快照方式制作bwa镜像。 购买弹性云服务器。 云服务器创建成功后,在云服务器列表页,选中待登录的弹性云服务器。单击“远程登录”,输入ECS初始账号,登录ECS。 图1 云服务器列表 安装容器引擎。 例如,在

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  • 执行Docker命令

    使用sudo权限执行报错 部署进程被第三方杀毒软件拦截 路径不合法 在Centos上安装软件提示网络故障 在Ubuntu上安装软件提示网络故障 Linux机器输入Windows路径,提示安装路径输入不合法 父主题: 自定义应用步骤问题

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  • 计费说明

    或者优化服务,基于脱敏数据,训练深度学习机器学习模型,形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天 600,000.00 每套 AI算法原型开发-专业版 对业务场景为复杂场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务,基于脱敏数据,训练深度学习机器学习模型,形成相关

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  • 创建模型微调流水线

    模型训练的最大步数。 warmup_ratio 学习率热启动比例 学习率热启动参数,一开始以较小的学习率去更新参数,然后再使用预设学习率,有效避免模型震荡。 warmup_steps 学习率热启动步数 学习率热启动的过程中预设的步数。 bf16 计算精度 是否开启bf16。 fp16 计算精度 是否开启fp16。

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  • SDXL ComfyUI插件基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.904)

    本文档。 确保容器可以访问公网。 Step1 准备环境 请参考DevServer资源开通,购买DevServer资源,并确保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169

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  • SDXL&SD1.5 ComfyUI插件基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906)

    本文档。 确保容器可以访问公网。 Step1 准备环境 请参考DevServer资源开通,购买DevServer资源,并确保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169

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  • 使用AI原生应用引擎完成模型调优

    模型训练的最大步数。 warmup_ratio 学习率热启动比例 学习率热启动参数,一开始以较小的学习率去更新参数,然后再使用预设学习率,有效避免模型震荡。 warmup_steps 学习率热启动步数 学习率热启动的过程中预设的步数。 bf16 计算精度 是否开启bf16。 fp16 计算精度 是否开启fp16。

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  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    0版本之前未开启Kerberos认证的集群不支持访问权限细分。只有开启Kerberos认证才有角色管理权限, MRS 1.8.0及之后版本的所有集群均拥有角色管理权限。 MRS集群未开启kerberos认证,视为“不合规” MRS服务暂不支持集群创建完成后手动开启和关闭Kerberos服务,

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