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用benchmark进行精度比对的基本流程如下： 将模型输入保存二进制文件。 # 数据读取，预处理 image = img_preprocess(image_path) image = np.array(image, dtype=np.float32) image = np.frombuffer(image
TP×PP×CP)的值进行整除。 Step4 开启训练故障自动重启功能 创建训练作业时，可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图3 开启故障重启 断
查看训练作业事件 训练作业的（从用户可看见训练作业开始）整个生命周期中，每一个关键事件点在系统后台均有记录，用户可随时在对应训练作业的详情页面进行查看。 方便用户更清楚的了解训练作业运行过程，遇到任务异常时，更加准确的排查定位问题。当前支持的作业事件如下所示： 训练作业创建成功 训练作业创建失败报错：
TP×PP×CP)的值进行整除。 Step4 开启训练故障自动重启功能 创建训练作业时，可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断
TP×PP×CP)的值进行整除。 Step4 开启训练故障自动重启功能 创建训练作业时，可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断
已导入的样本数量。 imported_sub_sample_count Long 已导入的子样本数量。 processor_task_id String 预处理任务ID。 processor_task_status Integer 预处理任务状态。 status String 导入任务的当前状态。可选值如下：
<cfgs_yaml_file> <model_name> <exp_name> # 指定设备卡数，如2卡 ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 ascendfactory-cli train <cfgs_yaml_file> <model_name> <exp_name>
在已有的ModelArts委托权限中，追加IAM ReadOnlyAccess权限。 在ModelArts管理控制台，单击“权限管理 ”，在对应委托的操作列，单击“查看权限 > 去IAM修改委托权限”。 在新页面中，单击“授权记录 > 授权”，搜索“IAM ReadOnlyAccess”，勾选后单击“下一步”并单击“确认”。
码。 import pandas as pd import moxing as mox mox.file.shift('os', 'mox') # 将os的open操作替换为mox.file.File适配OBS路径的操作 param = {'encoding': 'utf-8'}
26f3be8c68-ma-platform-init-worker-0-172.16.24.51-01909681.log?AWSAccessKeyId=xxxxx" } 状态码 状态码 描述 200 ok 错误码 请参见错误码。 父主题： 训练管理
Size不一致，可能会使得部分任务在不同节点的运行情况不一致，请谨慎操作。存量节点不支持修改容器引擎空间大小。 修改操作系统。在“操作系统”下拉列表中指定操作系统版本。 指定节点计费模式。用户增加节点数量时，可以打开“节点计费模式”开关，为资源池新扩容的节点设置不同于资源池的计费
04-x86_64-roma-20220309171256-40adcc1 镜像构建时间：20220309171256 (yyyy-mm-dd-hh-mm-ss) 镜像系统版本：Ubuntu 18.04.4 LTS cuda：10.2.89 cudnn：7.6.5.32 Python解释器路径及版本：/hom
和类型)需与数据集一致，支持自动获取所选择表的schema。DLI的详细功能说明，请参考DLI用户指南。 图1 DLI导入数据 队列名称：系统自动将当前账号下的DLI队列展现在列表中，用户可以在下拉框中选择需要的队列。 数据库名称：根据选择的队列展现所有的数据库，请在下拉框中选择您所需的数据库。
数据集选择:dataset和processed_data_dir参数二选一，详解如下： 参数 示例值 参数说明 dataset 【预训练：pt】预训练数据集相对或绝对地址 【微调：sft】微调数据集相对或绝对地址 训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。用户根据训练情况二选一； processed_data_dir
上，这样会导致下载数据很慢。 在训练作业中，使用如下代码进行“.tar”包解压： import moxing as mox import os mox.file.copy_parallel("obs://donotdel-modelarts-test/AI/data/PyTorch-1
attention_processor.py /home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-2.1.0/lib/python3.9/site-packages/diffusers/models/attention_processor.py 构建自定义镜像sdxl-train:0
27，仅支持选择Containerd作为容器引擎。其余CCE集群版本，支持选择Containerd或Docker作为容器引擎。 修改操作系统。在“操作系统”下拉列表中指定操作系统版本。 修改驱动版本。在“驱动版本”下拉列表中指定驱动版本。 指定节点计费模式。用户增加节点数量时，可以打开“节点计费
查找Notebook实例 更新Notebook实例 启动/停止/删除实例 保存Notebook实例 动态扩充云硬盘EVS容量 动态挂载OBS并行文件系统 查看Notebook实例事件 Notebook Cache盘告警上报 父主题： 使用Notebook进行AI开发调试
LOps打通了算法开发到交付运维的全流程。和以往的开发交付不同，以往的开发与交付过程是分离的，算法工程师开发完的模型，一般都需要交付给下游系统工程师。MLOps和以往的开发交付不同，在这个过程中，算法工程师参与度还是非常高的。企业内部一般都是有一个交付配合的机制。从项目管理角度上
运行“examples/quantize.py”文件进行模型量化，量化时间和模型大小有关，预计30分钟~3小时。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0 #设置使用NPU单卡执行模型量化 python examples/quantize.py --model-path /home/ma-user/llama-2-7b/
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