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data): preprocessed_data = {} images = [] # 对输入数据进行迭代 for k, v in data.items(): for file_name, file_content
GET /v1/{project_id}/workspaces/{ws_id} modelarts:workspace:get - √ √ 修改工作空间 PUT /v1/{project_id}/workspaces/{ws_id} modelarts:workspace:update
ecified max_model_len is greater than the drived max_model_len。 解决方法：修改config.json文件中的"seq_length"的值，"seq_length"需要大于等于 --max-model-len的值。config
使用预置框架构建自定义镜像原理介绍 如果先前基于预置框架且通过指定代码目录和启动文件的方式来创建的训练作业；但是随着业务逻辑的逐渐复杂，您期望可以基于预置框架修改或增加一些软件依赖的时候，可以使用预置框架构建自定义镜像，即在创建训练作业页面选择预置框架名称后，在预置框架版本下拉列表中选择“自定义”。
import cv2 cv2.imread('obs://bucket_name/xxx.jpg', cv2.IMREAD_COLOR) 修改为如下代码： 1 2 3 4 import cv2 import numpy as np import moxing as mox img
由于请求不经过推理平台，所以会丢失以下功能： 认证鉴权 流量按配置分发 负载均衡 告警、监控和统计 图1 VPC直连的高速访问通道示意图 约束限制 调用API访问在线服务时，对预测请求体大小和预测时间有限制： 请求体的大小不超过12MB，超过后请求会被拦截。 因APIG（API网关）限制，平台每次请求预测的时间不超过40秒。
link、llmafactory、all】 构建镜像前需保证Dockerfile文件内容中镜像名与本文档镜像保持一致，如不同则需修改为一致。 # 修改以下内容： FROM swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/xxx 父主题： 准备工作
建新镜像的方法。 若要对ChatCLMv3、GLMv4系列模型进行训练时，需要修改 install.sh 中的 transformers 的版本。 由默认 transformers==4.45.0 修改为：transformers==4.44.2 创建训练作业后，会在节点机器中使
建新镜像的方法。 若要对ChatCLMv3、GLMv4系列模型进行训练时，需要修改 install.sh 中的 transformers 的版本。 由默认 transformers==4.45.0 修改为：transformers==4.44.2 创建训练作业后，会在节点机器中使
图3 修改dockerfile 修改build_image.sh内容，将'ENTRYPOINT ["/home/mind/model/run_vllm.sh"]'修改为'ENTRYPOINT sh /home/mind/model/run_vllm.sh'。 图4 修改build_image
图3 修改dockerfile 修改build_image.sh内容，将'ENTRYPOINT ["/home/mind/model/run_vllm.sh"]'修改为'ENTRYPOINT sh /home/mind/model/run_vllm.sh'。 图4 修改build_image
Found”，请下载别的版本VS Code重新在本地安装，目前推荐: Vscode-1.86.2。 如果实例的架构是x86_64的，通过下面的链接，手动修改Commit码（Commit码替换时去掉尖括号），使用浏览器下载vscode-server-linux-x64.tar.gz文件。 https://update
由于请求不经过推理平台，所以会丢失以下功能： 认证鉴权 流量按配置分发 负载均衡 告警、监控和统计 图1 VPC直连的高速访问通道示意图 约束限制 调用API访问在线服务时，对预测请求体大小和预测时间有限制： 请求体的大小不超过12MB，超过后请求会被拦截。 因APIG（API网关）限制，平台每次请求预测的时间不超过40秒。
管理我的服务 扩缩容模型服务实例数 修改模型服务QPS 升级模型服务
Found”，请下载别的版本VS Code重新在本地安装，目前推荐: Vscode-1.86.2。 如果实例的架构是x86_64的，通过下面的链接，手动修改Commit码（Commit码替换时去掉尖括号），使用浏览器下载vscode-server-linux-x64.tar.gz文件。 https://update
绝大部分都是确实是显存不够用。 还有较少数原因是节点故障，跑到特定节点必现OOM，其他节点正常。 处理方法 如果是正常的OOM，就需要修改一些超参，释放一些不需要的tensor。 修改网络参数，比如batch_size、hide_layer、cell_nums等。 释放一些不需要的tensor，使用过的，如下：
建新镜像的方法。 若要对ChatCLMv3、GLMv4系列模型进行训练时，需要修改 install.sh 中的 transformers 的版本。 由默认 transformers==4.45.0 修改为：transformers==4.44.2 以创建llama2-13b预训练
建模型任务下发成功，但最终模型创建失败。 创建模型时直接报错或者是调用API报错。一般都是输入参数不合法导致的。您可以根据提示信息进行排查修改即可。 创建模型任务下发成功，但最终模型创建失败。需要从以下几个方面进行排查： 在模型详情页面，查看“事件”页签中的事件信息。根据事件信息分析模型失败原因，进行处理。
建新镜像的方法。 若要对ChatCLMv3、GLMv4系列模型进行训练时，需要修改 install.sh 中的 transformers 的版本。 由默认 transformers==4.45.0 修改为：transformers==4.44.2 以创建llama2-13b预训练
建新镜像的方法。 若要对ChatCLMv3、GLMv4系列模型进行训练时，需要修改 install.sh 中的 transformers 的版本。 由默认 transformers==4.47.0 修改为：transformers==4.44.2 以创建llama2-13b预训练
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