未授权：1. 请确认是否购买了相关服务。 2. 请联系客服人员检查您账号的当前状态。 响应状态码: 404 请求的内容未找到：请检查请求的路径。 响应状态码: 500 业务失败：请依次确认您请求中各参数的取值。 错误码 无。 报文样例 场景描述：取得正在训练的模组 请求头: x-app-

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0-python2.7”。 engine_name String 引擎规格的名称。如“Caffe”。 engine_version String 引擎规格的版本。对一个引擎名称，有多个版本的引擎，如使用python2.7的"Caffe-1.0.0-python2.7"等。 v1_compatible

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AI开发和调优往往需要大量的迭代和调试，数据集、训练代码或参数的变化都可能会影响模型的质量，如不能统一管理开发流程元数据，可能会出现无法重现最优模型的现象。 ModelArts的AI应用可导入所有训练生成的元模型、上传至对象存储服务（OBS）中的元模型和容器镜像中的元模型，可对所有迭代和调试的AI应用进行统一管理。

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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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Kubernetes存在的问题 Kubeflow在调度环境使用的是Kubernetes的默认调度器。而Kubernetes默认调度器最初主要是为长期运行的服务设计的，对于AI、大数据等批量和弹性调度方面还有很多的不足。主要存在以下问题： 资源争抢问题 TensorFlow的作业包含Ps和W

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。请及时停止不需要的实例，以免产生不必要的费用。 云上推理 云上推理服务根据CPU和GPU的规格和使用时长进行计费，不使用则不产生费用。 当模型一旦部署在云上推理服务中，并启动运行，实例处于Running状态时，开始计费。请及时停止不需要的实例，以免产生不必要的费用。 计费模式

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池 > 弹性集群”，默认进入“资源池”页面。 您可以通过单击“创建”右侧的“操作记录”，查看当前处于失败状态的资源池信息。 图1 创建失败资源池信息 鼠标悬停在“状态”列的上，即可看到该操作失败的具体原因。 失败的记录默认按照操作的申请时间排序，最多显示500条并保留3天。 节点故障定位

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on与C++的通道，即：一个Python的tensor对象关联一个C++的tensor对象，Python的tensor对象的消失会触发C++的tensor对象析构释放内存。一个在C++环境里创建的tensor对象可以返回成一个Python的tensor对象。 C++的tensor

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04、Ubuntu22.04。 如果在支持的Linux公共镜像中没有您需要的操作系统及版本，请参考手动安装GPU加速型E CS 的Tesla驱动，手动安装GPU驱动。 如果您使用的是私有镜像，请确保镜像已安装了Cloud-init组件及安装GPU驱动所需的依赖，且需使用驱动脚本所支持的Linux操作系统及版本。

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规格资源的分配情况。 单机作业时（即选择的节点数为1），ModelArts只会在一个节点上启动一个训练容器，该训练容器独享节点规格的可使用资源。 分布式作业时（即选择的节点数大于1），worker的数量和创建作业时选择的节点数一致，每个worker将被分配到所选规格对应的计算资源

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"Device"”中增加GPU的BusID。 图2 增加GPU的BusID 步骤2中查询的BusID为十六进制，需要转换为十进制后增加到“/etc/X11/xorg.conf”文件的“Section "Device"”中。 例如，“00.0d.0”是十六进制，需转换后填入配置中的值为“PCI:00:13:0。”

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弹性 云服务器 可以做什么？ 弹性云 服务器 与传统硬件服务器一样，可以部署任意业务应用，例如：邮件系统、WEB系统、ERP系统等。弹性云服务器创建成功后，您就可以像使用自己的本地PC或物理服务器一样，在云上使用弹性云服务器。 父主题： 使用说明类

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准备镜像主机 准备一台Linux x86_64架构的主机，操作系统使用Ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行 自定义镜像 的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”，“镜像”

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拟机之间的资源隔离，避免虚拟机之间的数据窃取或恶意攻击，保证虚拟机的资源使用不受周边虚拟机的影响。用户使用虚拟机时，仅能访问属于自己的虚拟机的资源（如硬件、软件和数据），不能访问其他虚拟机的资源，保证虚拟机隔离安全。 - Hypervisor安全 2 XEN实例停止服务 由于华为

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--loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。

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--loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。

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阶段。 资源利用率：在作业进程IO没有变化的情况下，采集一定时间段内的GPU利用率，并根据这段时间内的GPU利用率的方差和中位数来判断资源使用率是否有变化。如果没有变化，则判定作业卡死。 约束限制 目前卡死检测仅支持资源类型为GPU的训练作业。 操作步骤 卡死检测无需额外配置，作

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训练服务 训练算法 模型评测 编译镜像 编译任务 父主题： 自动驾驶云服务全流程开发

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GPU裸金属服务器无法Ping通的解决方案 华为云BMS GO SDK和Python脚本实现裸金属服务器的操作系统切换 使用GPU A系列裸金属服务器有哪些注意事项？ 华为云CCE集群纳管GPU裸金属服务器由于CloudInit导致纳管失败的解决方案 GPU A系列裸金属服务器使用CUDA cudaGe

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准备镜像主机 准备一台Linux x86_64架构的主机，操作系统使用Ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”，“镜像”

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专属资源池支持打通用户的网络，在该专属资源池中运行的作业可以访问打通网络中的存储和资源。例如，在创建训练作业时选择打通了网络的专属资源池，训练作业创建成功后，支持在训练时访问SFS中的数据。 专属资源池支持自定义物理节点运行环境相关的能力，例如GPU/Ascend驱动的自助升级，而公共资源池暂不支持。

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