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部署训练环境。方案的区别如下: 直接使用基础镜像方案:用户可在训练作业中直接选择基础镜像作为运行环境。但基础镜像中pip依赖包缺少或版本不匹配,因此每次创建训练作业时,训练作业的启动命令中都需要执行install.sh文件,来安装依赖以及下载完整代码。 ECS中构建新镜像方案:在
部署训练环境。方案的区别如下: 直接使用基础镜像方案:用户可在训练作业中直接选择基础镜像作为运行环境。但基础镜像中pip依赖包缺少或版本不匹配,因此每次创建训练作业时,训练作业的启动命令中都需要执行install.sh文件,来安装依赖以及下载完整代码。 ECS中构建新镜像方案:在
使用预置算法创建训练作业,训练失败,日志中出现如下报错。 KeyError: 'bndbox' 原因分析 用于训练的数据集中,使用了“非矩形框”标注。而预置使用算法不支持“非矩形框”标注的数据集。 处理方法 此问题有两种解决方法: 方法1:使用常用框架自行编码开发模型,支持“多边形”标注的数据集。
RC1。当运行环境实际cann版本与可选值不匹配时选择大版本相近的可选值即可。主要影响亲和api分析和aicpu算子分析。 2 torch_version 2.1.0 否 可选值包括1.11.0和2.1.0,当运行环境实际torch版本与可选值不匹配时选择大版本相近的可选值即可。主要有影响亲和api分析。
201:语音内容 202:语音分割 400:表格数据集 600:视频标注 900:自由格式 dataset_name 否 String 模糊匹配数据集名称,默认为空。 offset 否 Integer 分页列表的起始页,默认为0。 limit 否 Integer 指定每一页返回的最大条目数,取值范围[1
部署训练环境。方案的区别如下: 直接使用基础镜像方案:用户可在训练作业中直接选择基础镜像作为运行环境。但基础镜像中pip依赖包缺少或版本不匹配,因此每次创建训练作业时,训练作业的启动命令中都需要执行 install.sh 文件,来安装依赖以及下载完整代码。 ECS中构建新镜像方案
scode-remote.remot-sdh’,它被报告存在问题 使用VS Code连接实例时,发现VS Code端的实例目录和云上目录不匹配 VSCode远程连接时卡顿,或Python调试插件无法使用如何处理? 父主题: 开发环境
String 指定查询的排序顺序。可选值如下: asc:递增排序 desc:递减排序(默认值) search_content 否 String 模糊匹配名称,默认为空。 sort_by 否 String 指定查询的排序方式。可选值如下: create_time:按创建时间排序(默认值) w
部署训练环境。方案的区别如下: 直接使用基础镜像方案:用户可在训练作业中直接选择基础镜像作为运行环境。但基础镜像中pip依赖包缺少或版本不匹配,因此每次创建训练作业时,训练作业的启动命令中都需要执行 install.sh 文件,来安装依赖以及下载完整代码。 ECS中构建新镜像方案
部署训练环境。方案的区别如下: 直接使用基础镜像方案:用户可在训练作业中直接选择基础镜像作为运行环境。但基础镜像中pip依赖包缺少或版本不匹配,因此每次创建训练作业时,训练作业的启动命令中都需要执行 install.sh 文件,来安装依赖以及下载完整代码。 ECS中构建新镜像方案
部署训练环境。方案的区别如下: 直接使用基础镜像方案:用户可在训练作业中直接选择基础镜像作为运行环境。但基础镜像中pip依赖包缺少或版本不匹配,因此每次创建训练作业时,训练作业的启动命令中都需要执行 install.sh 文件,来安装依赖以及下载完整代码。 ECS中构建新镜像方案
部署训练环境。方案的区别如下: 直接使用基础镜像方案:用户可在训练作业中直接选择基础镜像作为运行环境。但基础镜像中pip依赖包缺少或版本不匹配,因此每次创建训练作业时,训练作业的启动命令中都需要执行 install.sh 文件,来安装依赖以及下载完整代码。 ECS中构建新镜像方案
镜像名称,长度限制512个字符,支持小写字母、数字、中划线、下划线和点。 name_fuzzy_match 否 Boolean 镜像名称是否模糊匹配,默认为true。 namespace 否 String 镜像所属组织,可以在SWR控制台“组织管理”创建和查看。 type 否 String
在使用Yi模型的chat版本时,由于transformer 4.38版本的bug,导致在读取tokenizer文件时,加载的vocab_size出现类似如下尺寸不匹配的问题。 RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for VocabParallelEmbedding:
在使用Yi模型的chat版本时,由于transformer 4.38版本的bug,导致在读取tokenizer文件时,加载的vocab_size出现类似如下尺寸不匹配的问题。 RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for VocabParallelEmbedding:
在使用Yi模型的chat版本时,由于transformer 4.38版本的bug,导致在读取tokenizer文件时,加载的vocab_size出现类似如下尺寸不匹配的问题。 RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for VocabParallelEmbedding:
在使用Yi模型的chat版本时,由于transformer 4.38版本的bug,导致在读取tokenizer文件时,加载的vocab_size出现类似如下尺寸不匹配的问题。 RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for VocabParallelEmbedding:
否 String 搜索方向。 - max指定时表示指标值越大越好; - min指定时表示指标值越小越好。 regex 否 String 指标正则表达式。 表16 SearchParams 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String 超参名称。 param_type 否
否 String 搜索方向。 - max指定时表示指标值越大越好; - min指定时表示指标值越小越好。 regex 否 String 指标正则表达式。 表16 SearchParams 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String 超参名称。 param_type 否
dtypes for data must be int, float or bool 原因分析 出现该问题的可能原因如下: 训练数据中出现了非int、float、bool类型数据。 处理方法 可参考如下代码,将错误列进行转换: from sklearn import preprocessing