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NPU训练指导 LLM开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU训练指导 支持如下模型适配PyTorch-NPU的推理。
tokenized_dataset = self.get_tokenized_data() output_bin_files = {} output_idx_files = {} builders = {} level = "document" if self
tokenized_dataset = self.get_tokenized_data() output_bin_files = {} output_idx_files = {} builders = {} level = "document" if self
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JobOutput(name="metrics", metrics_config=wf.data.MetricsConfig(metric_files=storage.join("directory_path/metrics.json", create_dir=False))) # 指
清理镜像构建缓存 （只支持ModelArts Notebook里使用）。 debug 在ECS上调试SWR镜像是否能在ModelArts Notebook中使用 （只支持已安装docker环境的ECS）。 使用ma-cli image get-template命令查询镜像构建模板 m
tokenized_dataset = self.get_tokenized_data() output_bin_files = {} output_idx_files = {} builders = {} level = "document" if self
tokenized_dataset = self.get_tokenized_data() output_bin_files = {} output_idx_files = {} builders = {} level = "document" if self
使用专属资源池创建的Notebook实例，需删除对应的专属资源池。删除后，即可停止计算资源计费。 在运行Notebook实例时，如果使用了存储资源，例如OBS、SFS等，需同时删除存储到其中的数据。 进入“费用中心 > 流水和明细账单”页面。 选择“明细账单”，在账单列表中，单击复制资源ID。 图1 复制资源ID
tokenized_dataset = self.get_tokenized_data() output_bin_files = {} output_idx_files = {} builders = {} level = "document" if self
from __future__ import print_function import os import gzip import codecs import argparse from typing import IO, Union import numpy as np import
local/etc/jupyter/jupyter_notebook_config.py 在打开的juputer_notebook_config.py中，增加以下代码后按ESC退出然后输入:wq保存。 c.ServerProxy.servers = { 'grafana': { 'command':
NPU训练指导 LLM开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU训练指导 支持如下模型适配PyTorch-NPU的推理。
NPU训练指导 LLM开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU训练指导 支持如下模型适配PyT
企业项目 创建开发环境实例 POST /v1/{project_id}/notebooks modelarts:notebook:create ecs:serverKeypairs:create swr:repository:getNamespace swr:repository:listNamespace
rminal。 创建Notebook实例，实例处于“运行中”，单击“操作”列的“打开”，进入“JupyterLab”开发页面。 选择“Files > New > Terminal”，进入到Terminal界面。 图2 进入Terminal界面 例如，通过Terminal在“TensorFlow-1
NPU训练指导 LLM开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU训练指导 支持如下模型适配PyT
special_tokens_map.json ├── spiece.model └── tokenizer_config.json 0 directories, 8 files 准备数据集 数据集格式应该如下： . ├── labels │ ├── 1.txt │ ├── 2.txt │ ├── .
命令。为了方便理解，下面将ModelArts CLI统称为ma-cli。ma-cli支持用户在ModelArts Notebook及线下虚拟机中与云端服务交互，使用ma-cli命令可以实现命令自动补全、鉴权、镜像构建、提交ModelArts训练作业、提交DLI Spark作业、OBS数据复制等。
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