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i7。 ${work_dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的大文件系统,work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。
return json.loads(os.getenv(ENV_AG_USER_PARAMS)) def _process_input_data(image_processor): # 加载数据集 dataset_path = os.getenv(ENV_AG_DATASET_DIR)
ci7。 ${work_dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统,work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。
cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/os-public-repo/bert_pretrain_mindspore:v1 docker tag swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/os-public-repo/bert_pretrain_mindspore:v1
"input": "人类输入(选填)", "output": "模型回答(必填)", "system": "系统提示词(选填)", "history": [ ["第一轮指令(选填)", "第一轮回答(选填)"]
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文件,OBS接口不支持直接调用,需要分多个线程分段复制,目前OBS侧服务端超时时间是30S,可以通过如下设置减少进程数。 # 设置进程数 os.environ['MOX_FILE_LARGE_FILE_TASK_NUM']=1 import moxing as mox # 复制文件
__name__ == "__main__": state_npu_path = os.path.join("trainer_state_npu.json") state_gpu_path = os.path.join("trainer_state_gpu.json")
AI处理器控制CPU频率 ma_node_npu_ctrl_cpu_frequency_hertz 昇腾系列AI处理器控制CPU频率。 赫兹(Hz) >0 系统态(专属池用户态) NA NA NA AI处理器Vector CORE利用率 ma_container_npu_vector_core_util
音频(声音分类、语音内容、语音分割) 文本(文本分类、命名实体、文本三元组) 视频 参数填写无误后,单击页面右下角“创建”。 标注作业创建完成后,系统自动跳转至数据标注管理页面,针对创建好的标注作业,您可以执行智能标注、发布、修改和删除等操作。 图片(图像分类、物体检测、图像分割) 图2
重要 排查是否符合业务资源使用预期,如果业务无问题,无需处理。 CPU IO等待时间 ma_node_cpu_iowait_counter 从系统启动开始累计到当前时刻,硬盘IO等待时间 jiffies ≥0 NA NA NA 内存 物理内存使用率 ma_node_memory_util
无 响应参数 状态码: 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 apiVersion String 资源版本。可选值如下: os.modelarts.xxxxx/v2 kind String 资源类型。可选值如下: PoolMetricsList items Array
Manifest文件可以由用户、第三方工具或ModelArts数据标注生成,其文件名没有特殊要求,可以为任意合法文件名。为了ModelArts系统内部使用方便,ModelArts数据标注功能生成的文件名由如下字符串组成:“DatasetName-VersionName.manifes
py并将此脚本作为“启动文件”。这样启动的作业将会持续运行60分钟。您可通过Cloud Shell进入容器进行调试。 sleep.py示例: import os os.system('sleep 60m') 图4 预置框架启动方式 如果训练作业使用的是自定义镜像 在创建训练作业时,“创建方式”选择“自
径。 检查使用的资源是否为CPU,CPU的“/cache”与代码目录共用10G,可能是空间不足导致,可在代码中使用如下命令查看磁盘大小。 os.system('df -hT') 磁盘空间满足,请执行5。 磁盘空间不足,请您使用GPU资源。 如果是在Notebook使用MoXing
def get_rank_table(): rank_table_file_path = os.getenv("RANK_TABLE_FILE") env_ip = os.getenv("ip") # Lite Cluster中的RANK_TABLE_FILE实际名称为
def get_rank_table(): rank_table_file_path = os.getenv("RANK_TABLE_FILE") env_ip = os.getenv("ip") # Lite Cluster中的RANK_TABLE_FILE实际名称为
ci7。 ${work_dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统,work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。