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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
ze.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/
t_5.1.RC2_linux-aarch64.run # Set proxy to download internet resources（不同局点的Notebook代理可能不同，此处为举例，请以Notebook所在局点的实际代理为准，可以在JupyterLab的Terminal中，通过env|grep
MODEL_TYPE=internvl2 export OUTPUT_NAME=internvl2-8B export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES="0:1:2:3:4:5:6:7" bash MME.sh 参数说明: MODEL_PATH：模型权重路径，默认为空。 MME_PATH：MME数据集路径，默认当前路径。
自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？ 模型统一管理 针对自动学习项目，当模型训练完成后，其生成的模型，将自动进入“模型管理”页面，如下图所示。模型名称由系统自动命名，前缀与自动学习项目的名称一致，方便辨识。 自动学习生成的模型，不支持下载使用。 图1 自动学习生成的模型 自动学习生成的模型，支持哪些其他操作
查看训练作业资源占用情况 约束限制 训练作业的资源占用情况系统会自动保存30天，过期会被清除。 如何查看训练作业资源使用详情 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”。 在训练作业列表中，单击作业名称进入训练作业详情页面。 在训练作业详情页面，单
自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？ 模型统一管理 针对自动学习项目，当模型训练完成后，其生成的模型，将自动进入“模型管理”页面，如下图所示。模型名称由系统自动命名，前缀与自动学习项目的名称一致，方便辨识。 自动学习生成的模型，不支持下载使用。 图1 自动学习生成的模型 自动学习生成的模型，支持哪些其他操作
对象存储服务提供按需计费和包年包月两种计费模式，用户可以根据实际需求购买OBS服务。OBS服务支持以下两种存储方式，单机单卡场景使用文件系统，多机多卡场景使用普通OBS桶。 创建普通OBS桶 创建并行文件系统 购买数据加密服务DEW 在使用Notebook进行代码调试时，如果要开启“SSH远程开发”功能，需要选
处理方法 如果在训练作业的工作目录下有core文件生成，可以在启动脚本最前面加上如下代码，来关闭core文件产生。 import os os.system("ulimit -c 0") 排查数据集大小，checkpoint保存文件大小，是否占满了磁盘空间。 必现的问题，使用本
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
convert_to_tensor(images, dtype=tf.dtypes.float32) preprocessed_data = images return preprocessed_data def _inference(self, data):
import re import shutil import os import copy input_file_path = 'pixart-sigma-toy-dataset' input_json = os.path.join(input_file_path, 'InternData'
配置需要使用的NPU卡，例如：实际使用的是第1张和第2张卡，此处填写为“0,1”，以此类推。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 NPU卡编号可以通过命令npu-smi info查询。 执行权重转换。 cd autosmoothquant/examples/
配置需要使用的NPU卡，例如：实际使用的是第1张和第2张卡，此处填写为“0,1”，以此类推。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 NPU卡编号可以通过命令npu-smi info查询。 执行权重转换。 cd autosmoothquant/examples/
配置需要使用的NPU卡，例如：实际使用的是第1张和第2张卡，此处填写为“0,1”，以此类推。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 NPU卡编号可以通过命令npu-smi info查询。 执行权重转换。 cd autosmoothquant/examples/
install transformers sentencepiece #安装量化工具依赖 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0 #设置使用NPU单卡执行模型量化 python examples/quantize.py 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs
配置需要使用的NPU卡，例如：实际使用的是第1张和第2张卡，此处填写为“0,1”，以此类推。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 NPU卡编号可以通过命令npu-smi info查询。 执行权重转换。 cd autosmoothquant/examples/
Integer 父版本的样本总数。 previous_version_id String 父版本ID。 processor_task_id String 旋转裁剪等预处理任务ID。 processor_task_status Integer 旋转裁剪等预处理任务状态。当前可选值如下： 0：初始化
5%86%B0%E6%BF%80%E5%87%8C/36502.jpg?AccessKeyId=RciyO7RHmhNTfOZVryUH&Expires=1606296688&x-image-process=image%2Fresize%2Cm_lfit%2Ch_200&Sign
} ], "description" : "Hyperparameter search using Gaussian process." }, { "name" : "tpe_search", "params" : [ { "key" :
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