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在创建训练作业时,设置训练“输出”参数为“train_url”,在指定的训练输出的数据存储位置中保存Checkpoint,且“预下载至本地目录”选择“下载”。选择预下载至本地目录时,系统在训练作业启动前,自动将数据存储位置中的Checkpoint文件下载到训练容器的本地目录。 图1 训练输出设置
n,否则会导致训练时找不到OBS桶。具体操作可参见查看OBS桶与ModelArts是否在同一区域。 创建OBS桶时,桶的存储类别请勿选择“归档存储”,归档存储的OBS桶会导致模型训练失败。 上传Step1 准备训练数据中下载的MNIST数据集压缩包文件到OBS的“mnist-data”文件夹中。
Face格式权重输出的路径(确保convert_mg2hf_at_last设置为True,默认为True)。 分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置,如图所示,选择OBS桶中指定的目录。超参:dataset中则直接选中数据集文件,超参:processed_data_dir则需选中存放已处理好数据集的目录文件夹。
容器引擎选择Containerd。 图1 购买Lite专属池 k8s Cluster资源配置 若已完成集群资源购买和开通,则需要对网络、存储、容器镜像等内容进行配置。请参考k8s Cluster环境配置详细流程。 kubectl访问集群配置 本步骤需要在节点机器,对kubectl进行集群访问配置。
效。 在“服务列表”中选择除ModelArts,进入ModelArts主界面,单击“开发环境>Notebook>创建”,如果可以成功访问“存储配置”项对应的OBS路径,表示为用户配置的OBS相关权限已生效。 ModelArts依赖的OBS权限自定义策略样例 如下示例为ModelA
效。 在“服务列表”中选择除ModelArts,进入ModelArts主界面,单击“开发环境>Notebook>创建”,如果可以成功访问“存储配置”项对应的OBS路径,表示为用户配置的OBS相关权限已生效。 ModelArts依赖的OBS权限自定义策略样例 如下示例为ModelA
您还可以使用save_pretrain()方法在本地保存您的量化模型。如果模型是用device_map参数量化的,请确保在保存之前将整个模型移动到GPU或CPU。例如,要将模型保存在CPU上。 quantized_model.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf")
您还可以使用save_pretrain()方法在本地保存您的量化模型。如果模型是用device_map参数量化的,请确保在保存之前将整个模型移动到GPU或CPU。例如,要将模型保存在CPU上。 quantized_model.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf")
您还可以使用save_pretrain()方法在本地保存您的量化模型。如果模型是用device_map参数量化的,请确保在保存之前将整个模型移动到GPU或CPU。例如,要将模型保存在CPU上。 quantized_model.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf")
您还可以使用save_pretrain()方法在本地保存您的量化模型。如果模型是用device_map参数量化的,请确保在保存之前将整个模型移动到GPU或CPU。例如,要将模型保存在CPU上。 quantized_model.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf")
您还可以使用save_pretrain()方法在本地保存您的量化模型。如果模型是用device_map参数量化的,请确保在保存之前将整个模型移动到GPU或CPU。例如,要将模型保存在CPU上。 quantized_model.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf")
您还可以使用save_pretrain()方法在本地保存您的量化模型。如果模型是用device_map参数量化的,请确保在保存之前将整个模型移动到GPU或CPU。例如,要将模型保存在CPU上。 quantized_model.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf")
每一页的数量。 total Long 总的记录数量。 表3 DataVolumesRes 参数 参数类型 描述 category String 存储类型。可选值为OBS。 id String 动态挂载实例ID。 mount_path String 在Notebook实例中挂载的路径。 status
践。\n\n2.培训和教育:确保您和您的同事接受了必要的培训和教育,以了解正确的安全准则和行为。\n\n3.使用正确的工具和设备:确保您使用正确的工具和设备,并且它们得到了正确的维护和保养。\n\n4.个人防护装备:确保您和您的同事穿戴正确的个人防护装备,如安全鞋、透明眼镜或面罩、手套等。\n\n5
践。\n\n2.培训和教育:确保您和您的同事接受了必要的培训和教育,以了解正确的安全准则和行为。\n\n3.使用正确的工具和设备:确保您使用正确的工具和设备,并且它们得到了正确的维护和保养。\n\n4.个人防护装备:确保您和您的同事穿戴正确的个人防护装备,如安全鞋、透明眼镜或面罩、手套等。\n\n5
通过patch操作对服务进行更新 功能介绍 通过patch操作对服务进行更新。patch的格式可以参照json patch。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI
--optimize=ascend_oriented 常量折叠是编译器优化中的通用技术之一,在编译节点简化常量表达。通过多数的现代编译器不会真的产生两个乘法的指令再将结果存储下来,取而代之的是会识别出语句的结构,并在编译时期将数值计算出来而不是运行时去计算(在本例子,结果为2,048,000)。 i = 320
数据输入约束。 表9 remote_constraints 参数 参数类型 描述 data_type String 数据输入类型,包括数据存储位置、数据集两种方式。 attributes Array of Map<String,String> objects 数据输入为数据集时的相关属性。枚举值:
践。\n\n2.培训和教育:确保您和您的同事接受了必要的培训和教育,以了解正确的安全准则和行为。\n\n3.使用正确的工具和设备:确保您使用正确的工具和设备,并且它们得到了正确的维护和保养。\n\n4.个人防护装备:确保您和您的同事穿戴正确的个人防护装备,如安全鞋、透明眼镜或面罩、手套等。\n\n5
参数类型 描述 name String 工作流存储的名称。填写1-64位,只包含英文、数字、下划线(_)和中划线(-),并且以英文开头的名称。 type String 工作流存储的类型,当前只支持obs。 path String 统一存储的根路径,当前只支持OBS路径。 表16 WorkflowAsset