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在ModelArts中使用自定义镜像创建在线服务,如何修改端口? 当模型配置文件中定义了具体的端口号,例如:8443,创建模型没有配置端口,或者配置了其他端口号,均会导致服务部署失败。您需要把模型中的端口号配置为8443,才能保证服务部署成功。 修改默认端口号,具体操作如下: 登
如何将在ModelArts中训练好的模型下载或迁移到其他账号? 通过训练作业训练好的模型可以下载,然后将下载的模型上传存储至其他账号对应区域的OBS中。 获取模型下载路径 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”,进入“训练作业”列表。 在训
如何处理使用opencv.imshow造成的内核崩溃? 问题现象 当在Notebook中使用opencv.imshow后,会造成Notebook崩溃。 原因分析 opencv的cv2.imshow在jupyter这样的client/server环境下存在问题。 而matplotlib不存在这个问题。
在ModelArts的Notebook中如何使用pandas库处理OBS桶中的数据? 参考下载OBS文件到Notebook中的指导,将OBS中的数据下载至Notebook本地处理。 参考pandas用户指南处理pandas数据。 父主题: Standard Notebook
原因是通过opencompass使用humaneval数据集时,需要执行模型生成的代码。请仔细阅读human_eval/execution.py文件第48-57行的注释,内容参考如下。了解执行模型生成代码可能存在的风险,如果接受这些风险,请取消第58行的注释,执行下面步骤5进行评测。
原因是通过opencompass使用humaneval数据集时,需要执行模型生成的代码。请仔细阅读human_eval/execution.py文件第48-57行的注释,内容参考如下。了解执行模型生成代码可能存在的风险,如果接受这些风险,请取消第58行的注释,执行下面步骤进行评测。
服务部署、启动、升级和修改时,拉取镜像失败如何处理? 问题现象 服务部署、启动、升级和修改时,拉取镜像失败。 原因分析 节点磁盘不足,镜像大小过大。 解决方法 首先考虑优化镜像,减小节点磁盘的占用。 优化镜像无法解决问题,请联系系统管理员处理。 父主题: 服务部署
服务部署、启动、升级和修改时,镜像不断重启如何处理? 问题现象 服务部署、启动、升级和修改时,镜像不断重启。 原因分析 容器镜像代码错误 解决方法 根据容器日志进行排查,修复代码,重新创建模型,部署服务。 父主题: 服务部署
打开Notebook实例提示token不存在或者token丢失如何处理? 问题现象 把已打开的Notebook url发送给他人使用,他人无法打开,报错“……lost token or incorrect token……”。 原因分析 原因是由于其他人没有此账号的令牌导致。 解决方案
创建新版Notebook无法使用已购买的专属资源池,如何解决? 问题现象 已购买专属资源池,但创建Notebook时该资源池不可选择,无法创建Notebook。 提示当前专属资源池未初始化开发环境,请到专属资源池页面初始化开发环境。 原因分析 新购买的专属资源池,需要初始化环境才能用于创建Notebook。
如何安装第三方包,安装报错的处理方法 问题现象 ModelArts如何安装自定义库函数,例如“apex”。 ModelArts训练环境安装第三方包时出现如下报错: xxx.whl is not a supported wheel on this platform 原因分析 由于安装的文件名格式不支持,导致出现“xxx
ModelArts在线服务处于运行中时,如何填写request header和request body? 问题现象 部署在线服务完成且在线服务处于“运行中”状态时,通过ModelArts console的调用指南tab页签可以获取到推理请求的地址,但是不知道如何填写推理请求的header及body。
原因是通过opencompass使用humaneval数据集时,需要执行模型生成的代码。请仔细阅读human_eval/execution.py文件第48-57行的注释,内容参考如下。了解执行模型生成代码可能存在的风险,如果接受这些风险,请取消第58行的注释,执行下面步骤5进行评测。
表示训练step迭代次数,根据实际需要修改。 SAVE_INTERVAL 10 表示训练间隔多少step,则会保存一次权重文件。 SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时,保持一致。 CONVERT_MG2HF True 表示训练完成的权重文件会自动转换为Hugging Face格式权
表示训练step迭代次数,根据实际需要修改。 SAVE_INTERVAL 10 表示训练间隔多少step,则会保存一次权重文件。 SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时,保持一致。 CONVERT_MG2HF True 表示训练完成的权重文件会自动转换为Hugging Face格式权
练作业,则该用户必须拥有 "modelarts:trainJob:create" 的权限才可以完成操作(无论界面操作还是API调用)。关于如何给一个用户赋权(准确讲是需要先将用户加入用户组,再面向用户组赋权),可以参考IAM的文档《权限管理》。 而ModelArts还有一个特殊的
本文为用户提供如何将本地的自定义算法通过简单的代码适配,实现在ModelArts上进行模型训练与部署的全流程指导。 场景描述 本案例用于指导用户使用PyTorch1.8实现手写数字图像识别,示例采用的数据集为MNIST官方数据集。 通过学习本案例,您可以了解如何在ModelAr
本文为用户提供如何将本地的自定义算法通过简单的代码适配,实现在ModelArts上进行模型训练与部署的全流程指导。 场景描述 本案例用于指导用户使用PyTorch1.8实现手写数字图像识别,示例采用的数据集为MNIST官方数据集。 通过学习本案例,您可以了解如何在ModelAr
Scatter、Gather算子性能提升,满足MoE训练场景 matmul、swiglu、rope等算子性能提升,支持vllm推理场景 支持random随机数算子,优化FFN算子,满足AIGC等场景 支持自定义交叉熵融合算子,满足BMTrain框架训练性能要求 优化PageAttention算子,满足vllm投机推理场景
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