• Apulis AI Platform Installer
• • 适用环境
  • 1. 部署整体流程介绍
  • 2. 执行安装指令
  • • 2.1. 确认业务网络、外网可访问IP或域名
    • 2.2. 查看部署完成的平台登陆信息
  • 3. 预置镜像和数据集
  • 4. 管理员初始化平台
  • 5. 维护平台环境
  • • 5.1. 重置平台
    • 5.2. 重置集群
  • 模型训练或推理注意事项
  • 联系我们
  • 如果是通过远程SSH终端执行安装出现超时中断，可以尝试以下方法修复安装

Apulis AI Platform Installer

适用环境

• 集群规模： 一体机（单机）
• 系统版本： Ubuntu Server 18.04/20.04 x86-64 （arm64 开发中）
• 算力： NVIDIA GPU （Huawei NPU 开发中）
• 浏览器： Chrome latest version
• 网络： 服务器必须可以访问 Internet，下载安装资源。
• 帐号权限： 安装时必须使用root帐号登陆平台

1. 部署整体流程介绍

• 安装主机的操作系统

• 安装GPU驱动

• 执行安装指令

• 确认网络IP或域名

• 查看安装登陆信息，并在chrome中登陆平台

• 管理员初始化平台配置

Tips 在安装执行结束前，请不要关闭终端或休眠主机。

2. 执行安装指令

• 手动安装GPU驱动

  Tips 如果使用的是阿里云，AWS，Azure 等云服务器，GPU驱动可能已经安装好，只需检查或升级驱动版本。

  • 查询GPU型号

    apt install -y neofetch && neofetch --gpu_brand on --gpu_type dedicated --off

  • 从NVIDIA官网下载相应的驱动到服务器本地

    i) `dpkg -i nvidia-diag-driver-local-repo-ubuntu1804-410.129_1.0-1_amd64.deb’ for Ubuntu

    ii) apt-get update

    iii) apt-get install cuda-drivers

    iv) reboot
    ``

  • 检查驱动是否安装好

    nvidia-smi

• 使用root执行安装指令

  安装日志默认放在 /var/log/apulis_installation-[DATAE].log

  sudo apt install -y git unzip tar wget curl && sudo git clone -b develop https://gitee.com/apulisplatform/installer.git && cd installer && bash install.sh | tee /var/log/apulis_installation-$(date "+%Y%m%d%H%M%S").log
  

2.1. 确认业务网络、外网可访问IP或域名

Please enter IP address for the platform LAN service:
The service IP you entered is： [LAN IP]
Do you want to configure Public Ip? [yes/no] yes                                                                     #（如果是云vm部署配置了public-ip选择yes）
Do you want to configure Domainame? [yes/no] yes                                                                     #（如果是配置了domainame选择yes）
Please enter the IP for public network access. If you don\'t have public IP, please use LAN IP instead: [PUBLIC IP]  # 默认作为平台访问IP
Please enter domainname: [DOMAINNAME]

2.2. 查看部署完成的平台登陆信息

看到如下输出内容，说明平台已基本安装完成，管理员可以登陆平台查看了！

#>>>>>>-The platform has been successfully deployed !-----------------------------------------------------------
#>>>>>>-Platform login information:
Public-ip:******   Private-address:******   Domainame:******
UserName:admin   Password:Wwjpfb

Platform data dir:/data/nfs/pvc

3. 预置镜像和数据集

平台默认会预置一些常用的模型，数据集和docker镜像，但由于文件比较大，下载时间长容易中断，可能使得在使用平台的时候出现一些文件找不到或运行失败或任务挂起等常见问题；
您可以参考我们的预置数据列表，自行下载或配置相关文件，也可以直接联系我们给您同步数据或文件。

预置数据列表

Rerfer /data/model-gallery/models

model templates	datasets	engin image
ResNet50_mindspore_gpu	dog-vs-cat	mindspore:1.1.1-gpu
LeNet_pytorch_gpu_scratch	mnist	pytorch:1.6.0-gpu
LeNet_tensorflow_gpu_scratch	fashion-mnist	tensorflow:1.14.0-gpu-py3
Inceptionv3_tensorflow_gpu_scratch	dog-vs-cat	tensorflow:1.14.0-gpu-py3

4. 管理员初始化平台

请参考快速使用指引, 如有疑问或异常问题可以直接联系我们，提交问题到Issues

5. 维护平台环境

5.1. 重置平台

• 先执行 applyrm.sh 删除集群应用pod，此操作不删除数据.
• 再执行 apply.sh 重启集群应用pod.

5.2. 重置集群

警告 ! 基础虚拟环境，数据库，存储服务器，镜像服务等会被全部重置，务必提前备份密钥证书和数据，否则数据可能会丢失！

bash remove.sh

注意：集群重置会将整个环境清除，请做好关键数据的备份, 在执行remove.sh是会提示

• 是否保留平台数据（默认在/data/nfs/pvc）
• 是否备份数据库（默认在安装目录下的postgres_backup.sql）

模型训练或推理注意事项

1. 平台已经预置了模型和数据，用户可以根据自己的需要更新

• 常用的模型：LeNet, inceptionv3, SSD，MobileNetv2, FasterRCNN, YOLOv3...
• 镜像: tensorflow:1.15/2.3.0, mindspore:1.1.1, mxnet:2.0.0, pytorch:1.6.0...
• 数据集： fashion-mnist, cifar10, dog-vs-cat...

2. 实际环境的GPU驱动，cuda版本，框架版本都支持使用者根据自己的需要升级更新

3. 平台支持上传coco数据集，其他voc等标注格式也训练和测试，推荐tar，tar.gz格式。

4. 我们提供的环境以python3为主，推荐使用python3.7+

5. 华为 Model Zoo, 或其他社区（tensorflow, pytorch, paddle）上下载的模型, 需要参考平台环境参数和算力做一定的适配。

联系我们

我们非常欢迎大家，试用平台，共同探讨AI世界，思考后AI时代的到来！

• 如果您在安装使用中需要任何问题都可以在 平台主页联系我们。
• 希望您可以将任何错误或日志提交到Issues,我们会尽快定位答复。
• 如果您的环境或设备可以远程连接，我们可以第一时间远程协助您处理疑难问题。

如果是通过远程SSH终端执行安装出现超时中断，可以尝试以下方法修复安装

1. 可以尝试执行安装目录下的bash retry_preset.sh | tee /var/log/retry-timeout-$(date "+%Y%m%d%H%M%S").log脚本重新配置资源。

2. 清理安装环境后，重新使用screen重新执行安装指令。

2.1. 执行安装目录下的 bash remove.sh, 不备份任何文件; 清理安装环境；

2.2. 再在安装目录下执行 cd .. && mv installer installer-back，将已经下载的安装包备份或移除；

2.3. 重新执行以下安装指令。

# 使用screen执行安装指令
sudo apt update && apt install -y screen git  \
    && screen_name=$"my_screen"  \
    && screen -dmS $screen_name   \
    && screen -x -S $screen_name -p 0 -X stuff "sudo git clone -b develop https://gitee.com/apulisplatform/installer.git && cd installer && bash install.sh | tee /var/log/apulis_installation-$(date "+%Y%m%d%H%M%S").log"  \
    && screen -x -S $screen_name -p 0 -X stuff $'\n'  \
    && screen -r $screen_name

# 退出 screen
screen -x -S $screen_name -p 0 -X stuff "exit"  
screen -x -S $screen_name -p 0 -X stuff "\n"