训练服务 训练服务简介 算法管理 训练任务 模型评测 编译管理 推理服务

查看更多 →

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。

查看更多 →

object 训练作业的引擎。使用算法管理的算法id或订阅算法subscription_id+item_version_id创建作业时，无需填写。 local_code_dir String 算法的代码目录下载到训练容器内的本地路径。规则如下： 必须为/home下的目录； v1兼容模式下，当前字段不生效；

查看更多 →

String 自动化搜索作业的yaml配置路径，需要提供一个OBS路径。 autosearch_framework_path String 自动化搜索作业的框架代码目录，需要提供一个OBS路径。 command String 自定义镜像 训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。可填code_dir。

查看更多 →

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 E CS 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”

查看更多 →

TensorBoard和MindInsight能够有效地展示训练作业在运行过程中的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。 TensorBoard TensorBoard是一个可视化工具，能够有效地展示TensorFlow在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。TensorBoa

查看更多 →

2所示可以看出GPU驱动是基于3.10.0-957.5.1.el7.x86_64版本的内核安装的。 图2 安装驱动时的内核版本 执行uname –r，如图3所示，查看当前内核版本是3.10.0-1160.24.1.el7.x86_64。 图3 当前内核版本 说明安装驱动的内核版本跟当前内核版本不一致。

查看更多 →

object 训练作业的引擎。使用算法管理的算法id或订阅算法subscription_id+item_version_id创建作业时，无需填写。 local_code_dir String 算法的代码目录下载到训练容器内的本地路径。规则如下： 必须为/home下的目录； v1兼容模式下，当前字段不生效；

查看更多 →

是否支持在CodeLab中使用昇腾的卡进行训练？ 有两种情况。 第一种，在ModelArts控制台的“总览”界面打开CodeLab，使用的是CPU或GPU资源，无法使用昇腾卡训练。 第二种，如果是AI Gallery社区的Notebook案例，使用的资源是ASCEND的，“Run in Mode

查看更多 →

方法2：查询云服务器安装的驱动版本：whereis nvidia 图1 查询安装的驱动版本 根据查询的驱动版本从NVIDIA官网下载驱动包（此处重新下载驱动包是为了执行卸载动作，且后续重新安装驱动时需要此安装包）。 以驱动版本nvidia-396.44为例，执行sh NVIDIA-Linux-x86_64-396

查看更多 →

as: conv2d/weights. 通过以下方式控制需要训练的参数列表。其中，“trainable_include_patterns”为需要训练的参数列表，“trainable_exclude_patterns”为不需要训练的参数列表。 --trainable_exclude_patterns:

查看更多 →

ess GPU的详细功能和优势。 传统GPU长驻使用方式存在许多问题，例如，需要提前规划好资源需求并容易造成资源浪费。而Serverless GPU则提供了一种更加灵活的方式来利用GPU计算资源，用户只需选择合适的GPU型号和计算资源规模，就可以帮助用户有效地解决GPU长驻使用方

查看更多 →

（可选）为Prometheus绑定LoadBalancer类型的Service，支持从外部访问Prometheus。 监控GPU指标 在集群中部署使用GPU能力的工作负载，将自动上报GPU监控指标。 访问Grafana 从Grafana可视化面板中查看Prometheus的监控数据。 前提条件 集群中已安装云原生监控插件插件。

查看更多 →

local 否，请执行下一步。 查看实例的Tesla驱动版本是否为510.xx.xx。 是，该驱动版本与镜像可能存在兼容性问题，建议更换驱动版本，操作指导，请参考安装GPU驱动。 否，请执行下一步。 请尝试重启云服务器，再执行nvidia-smi查看GPU使用情况，确认是否正常。 如果问题依然存在，请联系客服。

查看更多 →

String 训练作业的系统监控指标。具体请参见表8。 user_image_url String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的SWR-URL。 user_command String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。 resource_id String 训练作业的计费资源ID。

查看更多 →

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

查看更多 →

XGPU共享技术是华为云基于内核虚拟GPU开发的共享技术。XGPU服务可以隔离GPU资源，实现多个容器共用一张显卡，从而实现业务的安全隔离，提高GPU硬件资源的利用率并降低使用成本。 XGPU共享技术架构 XGPU通过自研的内核驱动为容器提供虚拟的GPU设备，在保证性能的前提下隔离显存和算力，

查看更多 →

训练作业自定义镜像规范 针对您本地开发的模型及训练脚本，在制作镜像时，需满足ModelArts定义的规范。 规范要求 推荐自定义镜像使用ubuntu-18.04的操作系统，避免出现版本不兼容的问题。 自定义镜像的大小推荐15GB以内，最大不要超过资源池的容器引擎空间大小的一半。镜像过大会直接影响训练作业的启动时间。

查看更多 →

String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的SWR-URL。 user_command String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。 spec_code String 训练作业资源规格。 gpu_type String 资源规格gpu的类型。 create_time

查看更多 →

增量训练 增量训练：基于用户导入的模型或已完成训练模型版本（可通过${MODEL}获取该模型版本的文件路径）和新数据集使用选择的算法再次进行训练，生成精度更高的新模型。同常规训练不同的是需要额外选择输入模型和版本。 选择数据集。 用户从数据资产中的数据集和数据缓存中选择数据集，最多支持添加5个数据集。

查看更多 →

方法1：执行nvidia-uninstall命令，卸载驱动。 如果提示命令不存在可以执行 查询云服务器安装的驱动版本：whereis n...卸载驱动。 方法2：查询云服务器安装的驱动版本：whereis nvidia 图2 查询安装的驱动版本 根据查询的驱动版本从NVIDIA官网下载驱动包（此处重新下载驱动包是

查看更多 →