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does not exist. The operation, 'images', does not exist in the graph。 处理方法 如果切分了数据集，需要删除推理代码中“Yolov3Service”类中的如下代码： self.model_inputs = {'images':
表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中，为了减少气泡时间，会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 GBS 512 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。
表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中，为了减少气泡时间，会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 GBS 512 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。
使用了哪个huggingface的模型 （例如digiplay/majicMIX_realistic_v6）。 如果有预处理，后处理，对应的模型是什么（例如后处理的超分模型）。 - Lora/TextInversion 是否有动态加载Lora的需求，可否接受把Lora固定到模型内。
则不会进行模型训练。 cutoff_len 4096 文本处理时的最大长度，此处为4096，用户可根据自己要求适配。 packing true 可选项。当选用静态数据长度时，可将不足于文本处理时的最大长度数据弥补到文本处理时的最大长度;当选用动态数据长度则去掉此参数。 deepspeed
则不会进行模型训练。 cutoff_len 4096 文本处理时的最大长度，此处为4096，用户可根据自己要求适配。 packing true 可选项。当选用静态数据长度时，可将不足于文本处理时的最大长度数据弥补到文本处理时的最大长度;当选用动态数据长度则去掉此参数。 deepspeed
原因分析 运行参数中未定义该参数。 在训练环境中，系统可能会传入在Python脚本里没有定义的其他参数名称，导致参数无法解析，日志报错。 处理方法 参数定义中增加该参数的定义，代码示例如下： parser.add_argument('--init_method', default='tcp://xxx'
（2）执行nvidia-smi失败，提示Failed to initialize NVML: Driver/library version mismatch 处理方法 执行命令：lsmod | grep nvidia，查看内核中是否残留旧版nvidia，显示如下： nvidia_uvm
创建桶的区域需要与ModelArts所在的区域一致。例如：当前ModelArts在华北-北京四区域，在对象存储服务创建桶时，请选择华北-北京四。 如何查看OBS桶与ModelArts的所处区域，请参见查看OBS桶与ModelArts是否在同一区域。 请勿开启桶加密，ModelArts不支
当训练数据可以直接使用，无需二次处理时，可以直接将数据上传至OBS桶。在创建训练作业时，训练的输入参数位置可以直接填写OBS桶路径。 当训练数据集的数据未标注或者需要进一步的数据预处理，可以先将数据导入ModelArts数据管理模块进行数据预处理。在创建训练作业时，训练的输入参数位置可以选择数据管理模块的数据集。
keras官方文档请参见https://github.com/keras-team/keras/releases/tag/2.3.0。 处理方法 将训练代码里的参数名称“lr”改成“learning_rate”。 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发
到“/cache”，实际下载的数据会翻倍。例如只下载了2.5TB的数据，程序就显示空间不够而失败，因为/cache只有4TB的可用空间。 处理方法 在使用Tensorflow多节点作业下载数据时，正确的下载逻辑如下： import argparse parser = argparse
Shell界面时，可能会出现路径显示异常情况，此时在Cloud Shell中单击回车键即可恢复正常。 图3 路径异常 如何使训练作业保持运行中状态 由于需要训练作业处于“运行中”状态才能登录Cloud Shell，因此本文介绍如何使训练作业保持运行中状态，方便您快速通过Cloud Shell登录运行中的训练容器。
port xxxxx: Connection refused”如何解决？ 报错“no such identity: C:/Users/xx /test.pem: No such file or directory”如何解决？ 报错“Bad owner or permissions
用户项目ID，获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 category 否 String 规格处理器类型。 CPU GPU ASCEND limit 否 Integer 每一页的数量，默认不限制。 offset 否 Integer 分页记录的起始位置偏移量，默认值0。
“RuntimeError: std:exception” 原因分析 PyTorch1.0镜像中的libmkldnn软连接与原生torch的冲突，具体可参看文档。 处理方法 按照issues中的说明，应该是环境中的库冲突了，因此在启动脚本最开始之前，添加如下代码。 import os os.system("rm
训练作业的监控内存指标持续升高直至作业失败 问题现象 训练作业的“状态”为“运行失败”。 原因分析 训练作业的监控内存指标持续升高，导致最后训练作业失败。 处理步骤 查询训练作业的日志和监控信息，是否存在明确的OOM报错信息。 是，训练作业的日志里存在OOM报错，执行2。 否，训练作业的日志里没有
表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中，为了减少气泡时间，会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 GBS 512 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。
表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中，为了减少气泡时间，会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 GBS 512 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。
${model_name} # 模型名称 |── data # 预处理后数据 |── pretrain # 预训练加载的数据 |── finetune #
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