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将被一并删除。 其中,“角色”支持“Labeler”、“Reviewer”和“Team Manager”,“Team Manager”只能设置为一个人。 需要注意的是:目前不支持从标注任务中删除labeler。labeler的标注必须通过审核后,才能同步到最终结果,不支持单独分离操作。
transformers sentencepiece #安装量化工具依赖 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0 #设置使用NPU单卡执行模型量化 python examples/quantize.py 详细说明可以参考vLLM官网:https://docs
ModelArts标注数据丢失,看不到标注过的图片的标签 如何将某些图片划分到验证集或者训练集? 物体检测标注时除了位置、物体名字,是否可以设置其他标签,比如是否遮挡、亮度等? ModelArts数据管理支持哪些格式? 旧版数据集中的数据是否会被清理? 数据集版本管理找不到新建的版本
service实现将VPC子网分配的私有IP写入网卡配置文件中。NetworkManager.service会优先读取网卡配置文件中的IP设置为主机IP, 此时无论DH Cient是否关闭,服务器都可以获取分配IP。 当服务器没有网卡配置文件时,DH Client开启,此时服务器会分配私有IP。如果关闭DH
transformers sentencepiece #安装量化工具依赖 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0 #设置使用NPU单卡执行模型量化 python examples/quantize.py 详细说明可以参考vLLM官网:https://docs
V1版本修改:file_io._NUMBER_OF_PROCESSES=1 V2版本修改:可以 file_io._LARGE_FILE_METHOD = 1,将模式设置成V1然后用V1的方式修改规避,也可以直接file_io._LARGE_FILE_TASK_NUM=1。 复制文件夹时可采用: mox.file
取值范围大于0并且大于等于(endTimeInMillis - startTimeInMillis) / (60 * 1000) - 1 当开始时间与结束时间都设置为-1时,系统会将结束时间设置为当前时间UTC毫秒值,并按(endTimeInMillis - durationInMinutes * 60 * 1000)计算开始时间。如:-1
件地址。 prefix_name:预训练json文件的前缀字段名称,例如:您是一个xxx专家,您需要回答下面问题。prefix_name可设置为None,此时预训练数据集只有input和output两段输入。 input_name:预训练json文件的指令输入字段名称,例如:请问苹果是什么颜色。
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格式的模板: 支持Alpaca格式的数据,DATA_TYPE 环境变量需设置为 AlpacaStyleInstructionHandler 支持Sharegpt格式的数据,DATA_TYPE 环境变量需设置为 SharegptStyleInstructionHandler 已支持的系列模型模板:
Lite进行推理时一般需要先设置目标设备的上下文信息,然后构建推理模型,获取输入数据,模型预测并得到最终的结果。一个基础的推理框架写法如下所示: # base_mslite_demo.py import mindspore_lite as mslite # 设置目标设备上下文为Ascend,指定device_id为0。
创建模型界面上配置的健康检查地址与实际配置的是否一致 如果使用的是ModelArts提供的基础镜像创建模型,健康检查URL默认必须为/health。 图4 设置健康检查URL 模型推理代码customize_service.py编写有问题 如果模型推理代码customize_service.py编
error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 为指定服务添加标签。设置TMS标签的key为“test”和“model_version”,TMS标签的value为“service-gpu”和“0.1”。 htt
问题4:Error waiting on exit barrier错误 错误截图: 报错原因:多线程退出各个节点间超时时间默认为300s,时间设置过短。 解决措施: 修改容器内torch/distributed/elastic/agent/server/api.py文件参数: vim
前支持“按节点比例”和“按实例数量”两种滚动方式。 按节点比例:每批次驱动升级的实例数量为“节点比例*资源池实例总数”。 按实例数量:可以设置每批次驱动升级的实例数量。 对于不同的升级方式,滚动升级选择实例的策略会不同: 如果升级方式为安全升级,则根据滚动节点数量选择无业务的节点,隔离节点并滚动升级。
resource_requirements Array of resource_requirements objects 算法资源约束,可不设置。设置后,在算法使用于训练作业时,控制台会过滤可用的公共资源池。 advanced_config advanced_config object
数据源”,将OBS中的数据重新同步至ModelArts中。 检查OBS的访问权限 如果OBS桶的访问权限设置无法满足训练要求时,将会出现训练失败。请排查如下几个OBS的权限设置。 当前账号具备OBS桶的读写权限(桶ACLs) 进入OBS管理控制台,选择当前自动学习项目使用的OBS桶,单击桶名称进入概览页。
ain.py”。 超参 当资源规格为单机多卡时,需要指定超参world_size和rank。 当资源规格为多机时(即实例数大于 1),无需设置超参world_size和rank,超参会由平台自动注入。 方式二:使用自定义镜像功能,通过torch.distributed.launch命令启动训练作业。
String> 通过应用专属URL直接打开应用进入远程开发模式。 ssh_keys Array of strings SSH密钥对名称列表,允许设置多个密钥对实现同时对SSH实例的访问。 表7 EndpointsRes 参数 参数类型 描述 allowed_access_ips Array