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在/home/ma-user/work目录下,该目录下的内容在实例停止后会被保留。可以自定义磁盘空间,如果需要存储数据集、模型等大型文件,建议申请规格300GB+。存储支持在线按需扩容。 图2 自定义存储配置 使用Notebook将OBS数据导入云硬盘EVS 打开已创建的Note
sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward Step4 获取训练镜像 请确保在正确的Region下获取镜像。建议使用官方提供的镜像部署训练服务。镜像地址{image_url}请参见表1。 docker pull {image_url} Step5 在ECS中Docker登录
sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward Step4 获取训练镜像 请确保在正确的Region下获取镜像。建议使用官方提供的镜像部署训练服务。镜像地址{image_url}请参见表1。 docker pull {image_url} Step5 在ECS中Docker登录
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/etc/sysctl.conf sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward Step4 获取推理基础镜像 建议使用官方提供的镜像部署服务。镜像地址{image_url}参考镜像版本。 docker pull {image_url} Step5 构建ModelArts
"<|Results|>: None<eor>\n", "MOSS": "<|MOSS|>: 为了保障工作中遵循正确的安全准则,以下是一些建议:\n\n1.了解相关安全规定和标准:了解相关的安全规定和标准,并遵守它们。这可以包括公司和政府的安全标准,以及行业标准和最佳实践。\n\n2
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d的对应配置。 图9 使用当前DashBoard的配置 创建Dashboards查看指标 打开“DashBoards”,单击“New”,选择“New Dashboards”。 在New Dashboards界面,单击“Add a new panel”。 在New dashboard
将这些图片为负样例,对算法输入中的数据进行过滤, 即保留与“criticism_sample_path”目录下图片相似度差距较大的数据。 建议该参数和“prototype_sample_path”配合使用,可以提高数据清洗的准确性。 请输入一个真实存在的OBS目录,且以obs:/
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unit_num Integer 计费卡数。 表36 flavor_info 参数 参数类型 描述 max_num Integer 可以选择的最大节点数量(max_num,为1代表不支持分布式)。 cpu cpu object cpu规格信息。 gpu gpu object gpu规格信息。
扩大配额。解决方法请参见申请扩大资源配额。 图3 报错信息(1) 图4 报错信息(2) 资源售罄或容量不足,导致创建失败? 减少资源池节点数量,或提工单给ModelArts申请更多资源。 图5 报错信息 ECS、BMS节点创建失败? 查看资源池失败报错信息: 包含错误码,如:Ecs
rc2。 确保容器可以访问公网。 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练,如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward Step4 获取训练镜像 请确保在正确的Region下获取镜像。建议使用官方提供的镜像部署训练服务。镜像地址{image_url}请参见表1。 docker pull {image_url} Step5 在ECS中Docker登录
new_folder为需要存储新的data的地址。命令中的./sharegpt_0_199_mufp16/"为举例,需要替换为实际地址。 tp为需要切分成的文件夹数量,默认为8。 步骤四:执行训练 安装完成后,执行: accelerate launch -m --mixed_precision=bf16
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是否必选 参数类型 描述 resources 是 PoolResource object 节点池中的资源信息列表,包括资源规格和相应规格的资源数量,自定义配置等。 表6 PoolResource 参数 是否必选 参数类型 描述 flavor 是 String 资源规格名称,比如:modelarts
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