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NAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为:环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择:下载,此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3 配置环境变量 单击“增加环境变量”,在增加的环境变量填写框中,按照表1表格中的配置进行填写。
NAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为:环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择:下载,此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3 配置环境变量 单击“增加环境变量”,在增加的环境变量填写框中,按照表1表格中的配置进行填写。
h_npu->diffusers的所有文件,将diffusers整个目录上传到宿主机上。 依赖的插件代码包、模型包和数据集存放在宿主机上的本地目录结构如下,供参考。 [root@devserver docker_build]# ll total 192 -rw------- 1
NAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为:环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择:下载,此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3 配置环境变量 单击“增加环境变量”,在增加的环境变量填写框中,按照表1表格中的配置进行填写。
NAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为:环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择:下载,此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3 配置环境变量 单击“增加环境变量”,在增加的环境变量填写框中,按照表1表格中的配置进行填写。
NAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为:环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择:下载,此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3 配置环境变量 单击“增加环境变量”,在增加的环境变量填写框中,按照表1表格中的配置进行填写。
登录AOM控制台查看监控指标 登录控制台,搜索AOM,进入“应用运维管理”控制台。 在左侧导航栏中选择“指标浏览”。 从指标源下拉列表选择“Prometheus_AOM_Default”实例。 图1 选择指标源 通过“全量指标”或“按普罗语句添加”方式选择一个或多个关注的指标。 图2 添加指标 关于更多指标
s Key Id和Secret Access Key)。 “project_id”即项目ID,获取方式如下: 在“我的凭证”页面,单击“API凭证”,在“项目列表”中可查看项目ID和名称(即“项目”)。多项目时,展开“所属区域”,从“项目ID”列获取子项目ID。 图1 查看项目ID
选择是否打开“永久保存日志”开关。 开关关闭(默认关闭):表示不永久保存日志,则任务日志会在30天后会被清理。可以在任务详情页下载全部日志至本地。 开关打开:表示永久保存日志,此时必须配置“日志路径”,系统会将任务日志永久保存至指定的OBS路径。 事件通知 选择是否打开“事件通知”开关。
准备镜像主机 准备一台Linux x86_64架构的主机,操作系统使用ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”,“镜
准备镜像主机 准备一台Linux x86_64架构的主机,操作系统使用ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”,“镜
边缘节点,推送模型。 ModelArts基于Snt3高性能AI推理芯片的深度优化,具有PB级别的单日推理数据处理能力,支持发布云上推理的API百万个以上,推理网络时延毫秒。 父主题: Standard功能介绍
905版本)目录中。代码目录结构如下。精度测试使用到的mmlu和ceval数据集已经提前打包在代码中。 benchmark_eval ├──apig_sdk # ma校验包 ├──cpu_npu # 检测资源消耗 ├── config │
"status":"initializing" } --- apiVersion: batch.volcano.sh/v1alpha1 # The value cannot be changed. The volcano API must be used. kind: Job
gc-poc-sdxl-lora-train.tar.gz代码包。解压后上传到宿主机上。 依赖的插件代码包、模型包和数据集存放在宿主机上的本地目录结构如下,供参考。 [root@devserver-ei-cto-office-ae06cae7-tmp1216 docker_build]#
https://storage.googleapis.com/sfr-vision-language-research/LAVIS/models/BLIP2/eva_vit_g.pth https://storage.googleapis.com/sfr-vision-langu
和SaaS类各项云服务内部的安全以及对租户定制配置进行安全有效的管理,包括但不限于虚拟网络、虚拟主机和访客虚拟机的操作系统,虚拟防火墙、API网关和高级安全服务,各项云服务,租户数据,以及身份账号和密钥管理等方面的安全配置。 《华为云安全白皮书》详细介绍华为云安全性的构建思路与措
zip文件中的ascendcloud-aigc-poc-sdxl-finetune.tar.gz代码包。解压后上传到宿主机上。 依赖的插件代码包、模型包和数据集存放在宿主机上的本地目录结构如下,供参考。 [root@devserver-ei-cto-office-ae06cae7-tmp1216 docker_build]#
-it ${container_name} bash Step4 下载原始模型包 从HuggingFace官网下载moondream2模型包到本地,下载地址:https://huggingface.co/vikhyatk/moondream2/tree/2024-03-06。 在宿主
memoryUtil*100, gpu.memoryTotal)) 注:用户在使用pytorch/tensorflow等深度学习框架时也可以使用框架自带的api进行查询。 父主题: 更多功能咨询