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custom_data) batch_per_gpu = 128 gpus_per_node = torch.cuda.device_count() if args.enable_gpu else 1 batch = batch_per_gpu * gpus_per_node
tokenizer_type:llama,triton_max_batch_size:${MAX_BATCH_SIZE},preprocessing_instance_count:1 python3 tools/fill_template.py -i triton_model_repo/postprocessing/config
duration Integer 启动后设置的自动停止时间,单位为秒。 store_time Integer 该规格实例处于非活跃状态,在数据库最长保存的时长。单位为小时。 默认为“-1”, 表示可以无限制保存。 billing_flavor String 计费规格。当该字段为空时,使用规格名称计费。
divided by 4, (counting in double words, 32 bits), received on all VLs from the port. (counting in double words, 32 bits ≥0 网卡发送数据总量 ma_node_inf
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
parse_known_args() if __name__ == "__main__": n_gpus = torch.cuda.device_count() world_size = n_gpus * args.world_size base_rank = n_gpus *
图3 输入文字生成图片 注意需要勾选Enable Flash Attention按钮。 图4 Enable Flash Attention优化按钮 父主题: SD WEBUI套件适配PyTorch NPU的推理指导(6.3.908)
0:普通集群 1:安全集群 cluster_name 否 String MRS集群名称。可登录MRS控制台查看。 database_name 否 String 导入表格数据集,数据库名字。 input 否 String 表格数据集,HDFS路径。例如/datasets/demo。 ip 否
部署为在线服务,服务处于运行中状态,预测时报错:{ "erno": "MR.0105", "msg": "Recognition failed","words_result": {}}。 图1 预测报错 原因分析 请在“在线服务”详情页面的日志页签中查看对应的报错日志,分析报错原因。 图2 报错日志
divided by 4, (counting in double words, 32 bits), received on all VLs from the port. counting in double words, 32 bits ≥0 网卡发送数据总量 ma_node_inf
托管数据集到AI Gallery AI Gallery上每个资产的文件都会存储在线上的AI Gallery存储库(简称AI Gallery仓库)里面。每一个数据集实例视作一个资产仓库,数据集实例与资产仓库之间是一一对应的关系。例如,模型名称为“Test”,则AI Gallery仓
ModelArts.3080 Model optimization job ({0}) does not exist. 模型优化任务 ({0}) 不存在. 模型优化任务不存在。 404 ModelArts.3502 Service {name} does not exist. 服务{名称}不存在。
true:覆盖已标注数据 false:不覆盖已标注数据(默认值) 响应参数 状态码: 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 sample_count Integer 验收样本的总数目。 samples Array of DescribeSampleResp objects 验收样本的列表。
关键词,实现高准确率的自动分类。 快速响应:系统能够实时处理新闻内容,快速完成分类,满足新闻时效性的要求。 可扩展性:随着模型的不断训练和优化,系统能够适应不断变化的新闻内容和分类需求。 降低人力成本:减少人工分类的工作量,降低人力成本,提高工作效率。 约束限制 仅“华东二”区域支持使用ModelArts
duration Integer 启动后设置的自动停止时间,单位为秒。 store_time Integer 该规格实例处于非活跃状态,在数据库最长保存的时长。单位为小时。 默认为“-1”, 表示可以无限制保存。 billing_flavor String 计费规格。当该字段为空时,使用规格名称计费。
negative_prompt 负向文本,非必选 height 图像高度,非必选 width 图像宽度,非必选 num_inference_steps 对图片进行噪声优化的次数,非必选 denoising_end 二阶段去噪,非必选 refiner_switch refiner模型开关,是否开启refiner,非必选
径下的内容会被自动下载至训练容器的“${MA_JOB_DIR}/demo-code”目录中,demo-code为OBS存放代码路径的最后一级目录,用户可以根据实际修改。 请注意不要将训练数据放在代码目录路径下。训练数据比较大,训练代码目录在训练作业启动后会下载至后台,可能会有下载
仅专属资源池支持使用Cloud Shell登录训练容器,且训练作业必须处于“运行中”状态。 在训练管理的“创建算法”页面,来源于AI Gallery中订阅的算法不支持另存为新算法。 训练作业卡死检测目前仅支持资源类型为GPU的训练作业。 仅使用新版专属资源池训练时才支持设置训练作业优先级。公共
Placeholder node_count 节点个数,默认为1,多节点表示支持分布式 否 int,Placeholder 表12 SchedulePolicy 属性 描述 是否必填 数据类型 priority 作业调度的优先级,仅支持配置为1、2、3,分别对应低、中、高三种优先级 是 int,Placeholder
如何安装C++的依赖库? 在训练作业的过程中,会使用到第三方库。以C++为例,请参考如下操作步骤进行安装: 将源码下载至本地并上传到OBS。使用OBS客户端上传文件的操作请参见上传文件。 将上传到OBS的源码使用Moxing复制到开发环境Notebook中。 以下为使用EVS挂载