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"display_name": "my-py3-tensorflow-env", "language": "python" } 按需添加env字段的值,可参考下述配置。其中,PATH中增加了该虚拟环境python包所在路径: { "argv": [ "/home/ma-user
查询工作空间列表,响应消息体中包含详细信息。 创建工作空间 创建工作空间。 查询工作空间详情 查询工作空间详情。 修改工作空间 修改工作空间。 删除工作空间 删除工作空间。 查询工作空间配额 查看工作空间配额。 修改工作空间配额 修改工作空间配额。
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
data is shorter than windows 。 处理方法 增加预测数据行数大于训练作业window超参值。 重建训练作业,修改window超参值。 父主题: 服务预测
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
因。 图2 报错日志 从上图报错日志判断,预测失败是模型推理代码编写有问题。 解决方法 根据日志报错提示,append方法中缺少必填参数,修改模型推理代码文件“customize_service.py”中的代码,给append方法中传入合理的参数。 如需了解更多模型推理代码编写说明,请参考模型推理代码编写说明。
loud-LLM/llm_train/AscendSpeed 编辑llm_train/AscendSpeed中的Dockerfile文件,修改git命令,填写自己的git账户信息。 git config --global user.email "you@example.com" &&
本文档提供的调测代码是以PyTorch为例编写的,不同的AI框架之间,整体流程是完全相同的,只需要修改个别的参数即可。 DataParallel进行单机多卡训练的优缺点 代码简单:仅需修改一行代码。 通信瓶颈 :负责reducer的GPU更新模型参数后分发到不同的GPU,因此有较大的通信开销。
处理”,进入“数据处理”页面。 在数据处理列表中,单击数据处理任务名称,进入数据处理任务的版本管理页面。您可以在该页面进行数据处理任务的“修改”与“删除”。 图1 数据处理版本管理页面 您可以在版本管理页面,通过切换页签查看“配置信息”、“日志”和“结果展示”。 图2 日志页面 图3
sample_name String 根据样本名称搜索(含后缀名)。 sample_time String 样本加入到数据集时,会根据样本在OBS上的最后修改时间(精确到天)建立索引,此处可以根据此时间进行搜索。可选值如下: month:搜索往前30天至今天内添加的样本 day:搜索昨天(往前1天)至今天内添加的样本
有完成验收,标注信息才会同步到标注作业的已标注页面中。 一旦标注数据完成验收,团队成员无法再修改标注信息,只有数据集创建者可修改。 表1 完成验收的参数设置 参数 说明 对已标注数据修改 不覆盖:针对同一个数据,不使用当前团队标注的结果覆盖已有数据。 覆盖:针对同一个数据,使用当
夹下面 cd ./llm_train/AscendSpeed 编辑llm_train/AscendSpeed中的Dockerfile文件,修改git命令,填写自己的git账户信息。 git config --global user.email "you@example.com" &&
参数 参数类型 描述 update_time String 本次更新时间,仅触发服务配置升级时会返回,比如修改config参数,可根据此时间从服务更新记录中过滤出此次的更新结果;修改描述或启停服务不会返回此参数。 resource_ids String 更新的资源ID。 状态码: 401
路径下。 ln -s建立软连接 如果代码中涉及文件绝对路径,由于Notebook调试与训练作业环境不同,可能会导致文件绝对路径不一致,需要修改代码内容。推荐使用软链接的方式解决该问题,用户只需提前建立好软链接,代码中的地址可保持不变。 新建软链接: # ln -s 源目录/文件 目标目录/文件
ModelArts数据管理支持哪些格式? 不同类型的数据集支持不同的功能。 数据集类型 标注类型 创建数据集 导入数据 导出数据 发布数据集 修改数据集 管理版本 自动分组 数据特征 文件型 图像分类 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 物体检测 支持 支持 支持 支持 支持
e/ 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 若用户要自定义数据处理脚本并且单独执行,同样以 llama2 为例。 方法一:用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本,将执行的python命令复制下来,修改环境变量的值。在Notebook进入到
loud-LLM/llm_train/AscendSpeed 编辑llm_train/AscendSpeed中的Dockerfile文件,修改git命令,填写自己的git账户信息。 git config --global user.email "you@example.com" &&
像地址获取。 docker pull {image_url} Step3 启动容器镜像 启动容器镜像前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。启动容器命令如下。 export work_dir="自定义挂载的工作目录" #容器内挂载的目录,例如/home/ma-user/ws
像地址获取。 docker pull {image_url} Step3 启动容器镜像 启动容器镜像前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。启动容器命令如下。 export work_dir="自定义挂载的工作目录" #容器内挂载的目录,例如/home/ma-user/ws
ndream2目录下,修改目录权限后,复制到容器中。 mkdir /home/temp #创建一个空目录,将下载的模型包存放在宿主机/home/temp/moondream2目录下 chmod -R 777 moondream2 #修改moondream2目录权限