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sh复制到容器之后,需要添加“x”可执行权限。 bash: /bin/ln: Permission denied 因安全问题,不支持用户开通使用In命令。 bash:/home/ma-user/.pip/pip.conf:Permission Denied 因从V1切换到V2时,ma-user的uid仍是1102未改变导致。
235:20202/jobmng/custom-cpu-base:1.0” user_command String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。形式为:“bash /home/work/run_train.sh python /home/work/user-job-dir/app/train
install.sh # 环境部署脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本,在install.sh里面自动构建 |──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools
s_data.sh脚本,将执行的python命令复制下来,修改环境变量的值。在Notebook进入到 /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中,再执行python命令。 方法二:用户在Notebook中直接编辑s
启动脚本,建立线程池发送请求,并汇总结果 ├── service_predict.py # 发送请求的服务 执行精度测试启动脚本eval_test.py,具体操作命令如下,可以根据参数说明修改参数。 python eval_test.py \ --max_workers=1 \ --servic
process_data.sh脚本,将执行的python命令复制下来,修改环境变量的值,进入到 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中,再执行python命令。 方法二:用户直接编辑scripts/llama2/1_preprocess_data
csv,指标采集对象详见dcgm-exporter。如果采集对象不能满足要求,可通过定制镜像或挂载的方式使用自定义配置。 等待约1分钟,执行下面的命令获取GPU指标: curl localhost:9400/metrics 指标获取结果如下: # HELP DCGM_FI_DEV_SM_CLOCK
service_predict.py # 发送请求的服务 上传精度测试代码到推理容器中。 执行精度测试启动脚本eval_test.py,具体操作命令如下,可以根据参数说明修改参数。 python eval_test.py \ --max_workers=1 \ --servic
s_data.sh脚本,将执行的python命令复制下来,修改环境变量的值。在Notebook进入到 /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中,再执行python命令。 方法二:用户在Notebook中直接编辑s
PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink #执行以下命令 python ./tools/preprocess_data.py \ --input /home/ma-user/ws/train
exemlProjectVersion 自动学习项目的版本 workflow Workflow项目 pool 专属资源池 network 专属资源池网络连接 trainJob 训练作业 trainJobLog 训练作业的运行日志 trainJobInnerModel 系统预置模型 model 模型
<filename>bike_1_1593531469339.png</filename> <source> <database>Unknown</database> </source> <size> <width>554</width>
import_origin 否 String 数据来源。可选值如下: obs:OBS桶(默认值) dws:GaussDB(DWS)服务 dli:DLI服务 rds:RDS服务 mrs:MRS服务 inference:推理服务 import_path 是 String 导入的OBS路径或manifest路径。
235:20202/jobmng/custom-cpu-base:1.0”。 user_command 否 String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。形式为:“bash /home/work/run_train.sh python /home/work/user-job-dir/app/train
data_type 否 Integer 数据类型。可选值如下: 0:OBS桶(默认值) 1:GaussDB(DWS)服务 2:DLI服务 3:RDS服务 4:MRS服务 5:AI Gallery 6:推理服务 schema_maps 否 Array of SchemaMap objects
failed:运行失败。 state String 主机状态,取值为RUNNING/FAIL/UNCONNECTED,表示运行中/故障/未连接。 deployment_num Integer 部署在该节点上的应用实例个数。 host_name String 节点主机名。 表7 ServiceAffinity
save_path=FLAGS.train_url) 复制数据集到本地 复制数据集到本地主要是为了防止长时间访问OBS容易导致OBS连接中断使得作业卡住,所以一般先将数据复制到本地再进行操作。 数据集复制有两种方式,推荐使用OBS路径复制。 OBS路径(推荐) 直接使用mo
模型准备。 图1 netron中查看inputShape 精度选择。 精度选择需要在模型转换阶段进行配置,执行converter_lite命令式通过--configFile参数指定配置文件路径,配置文件通过precision_mode参数指定精度模式。可选的参数有“enforce
cd /home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink/ #执行以下命令: python ./tools/preprocess_data.py \ --input /home/ma-user/ws/trai
Linux云服务器。 在SFS中将文件设置归属为ma-user。 chown -R ma-user:ma-group YOLOX 执行以下命令,去除Shell脚本的\r字符。 cd YOLOX sed -i 's/\r//' run.sh Shell脚本在Windows系统编写时