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Remote - SSH只能在开源的VSCode软件中使用。 解决方案 推荐使用开源VS Code软件。 父主题: VS Code连接开发环境失败故障处理
Remote - SSH只能在开源的VSCode软件中使用。 解决方案 推荐使用开源VS Code软件。 父主题: VS Code连接开发环境失败常见问题
场景介绍 Llama2(Large Language Model Meta AI)是由Meta AI发布的新一代大语言系列模型,上下文长度由Llama的2048扩展到了4096,可以理解和生成更长的文本。Llama2包含了70亿、130亿和700亿参数的模型,即:Llama2-7
ror错误? 问题现象 Notebook中,运行训练代码出现如下错误。 cudaCheckError() failed : no kernel image is available for execution on the device 原因分析 因为编译的时候需要设置setup
thon import)导入自定义包。 如果ModelArts推理框架代码内部存在同名包,而又未采用相对导入,将会出现冲突,导致部署或预测失败。 父主题: 在线服务
Grafana默认在本地的3000端口启动,打开链接http://localhost:3000,出现Grafana的登录界面。首次登录用户名和密码为admin,登录成功后请根据提示修改密码。 父主题: 安装配置Grafana
datasets.mnist (x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 print(x_train.shape) from
网卡名称错误 当训练开始时提示网卡名称错误。或者通信超时。可以使用ifconfig命令检查网卡名称配置是否正确。 比如,ifconfig看到当前机器IP对应的网卡名称为enp67s0f5,则可以设置环境变量指定该值。 图1 网卡名称错误 export GLOO_SOCKET_IFNAME=enp67s0f5
网卡名称错误 当训练开始时提示网卡名称错误。或者通信超时。可以使用ifconfig命令检查网卡名称配置是否正确。 比如,ifconfig看到当前机器IP对应的网卡名称为enp67s0f5,则可以设置环境变量指定该值。 export GLOO_SOCKET_IFNAME=enp67s0f5
精度缩放等。它还支持优化大模型的内存使用和计算资源分配。 GPT2 GPT2(Generative Pre-trained Transformer 2),是OpenAI组织在2018年于GPT模型的基础上发布的新预训练模型,是一个基于Transformer且非常庞大的语言模型。它
预置预测分析模式 输入 系统预置预测分析输入输出模式,适用于预测分析的模型,使用该模式的模型将被标识为预测分析模型。预测请求路径“/”,请求协议为“HTTP”,请求方法为“POST”,调用方需采用“application/json”内容类型,发送预测请求,请求体以“JSON”格式
准备工作 准备资源 准备权重 准备代码 准备镜像 准备Notebook 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.905)
创建训练任务 登录ModelArts管理控制台,检查当前帐号是否已完成访问授权的配置。如果未完成,请参考使用委托授权针对之前使用访问密钥授权的用户,建议清空授权,然后使用委托进行授权。 在左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”,默认进入“训练作业”列表。单击“创建训练作业”进入创建训练作业页面。
训练作业中如何判断文件夹是否复制完毕? 您可以在训练作业启动文件的脚本中,通过如下方式获取复制和被复制文件夹大小,根据结果判断是否复制完毕: import moxing as mox mox.file.get_size('obs://bucket_name/obs_file',recursive=True)
使用Notebook不同的资源规格,为什么训练速度差不多? 如果用户的代码中训练任务是单进程的,使用Notebook 8核64GB,72核512GB训练的速度是基本一致的,例如用户用的是2核4GB的资源,使用4核8GB,或者8核64GB效果是一样的。 如果用户的代码中训练任务是多进程的,使用Notebook
开发环境中不同Notebook规格资源“/cache”目录的大小 创建Notebook时,可以根据业务数据量的大小选择资源。 ModelArts会挂载硬盘至“/cache”目录,用户可以使用此目录来储存临时文件。“/cache”与代码目录共用资源,不同资源规格有不同的容量。 映射
准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 准备Notebook 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导(6.3.905)
通过团队标注方式标注数据 团队标注使用流程 创建和管理团队 创建团队标注任务 审核并验收团队标注任务结果 管理团队和团队成员 父主题: 标注ModelArts数据集中的数据
购买共享存储硬盘资源(多机训练场景) 用户若购买开通多个节点机器资源,并使用多机进行分布式训练时,则需要用户购买可挂载的存储硬盘资源,以实现多机共同访问同一存储硬盘资源。ModelArts Lite DevServer 支持配置的存储方案请参考配置Lite Server存储。其中访
购买共享存储硬盘资源(多机训练场景) 用户若购买开通多个节点机器资源,并使用多机进行分布式训练时,则需要用户购买可挂载的存储硬盘资源,以实现多机共同访问同一存储硬盘资源。ModelArts Lite DevServer 支持配置的存储方案请参考配置Lite Server存储。其中访