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例如,如图1所示,当两个文本都被标注为“地点”,那么针对这两个实体,无法添加本示例中的任意一个关系标签。当无法添加某个关系标签时,界面将显示一个红色的叉号,如图2所示。 图1 实体标签和关系标签的示例 图2 无法添加关系标签 开始标注 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“数据管理>
test_count,如果都未输入,则返回处理失败 False。 上传数据到指定目录 将下载的原始数据存放在/home/ma-user/ws/training_data目录下。具体步骤如下: 进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data”,并将原始数据放置在此处。
Standard“在线服务”详情页修改服务流量限制。 同步请求时,平台每次请求预测的时间不能超过60秒。例如输出数据比较大的调用请求(例如输出大于1k),请求预测会超过60秒导致调用失败,可提交工单设置请求超时时间。 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。
|──scripts/ #训练需要的启动脚本 本教程需要使用到的训练相关代码存放在llm_train/AscendSpeed目录下,具体文件介绍如下: |──llm_train #模型训练代码包 |──AscendSpeed #基于AscendSpeed的训练代码
管理Lite Cluster节点池 为帮助您更好地管理Kubernetes集群内的节点,ModelArts支持通过节点池来管理节点。一个节点池包含一个节点或多个节点,能通过节点池批量配置一组节点。关于更多节点池的介绍,可以查看节点池概述。 在资源池详情页,单击“节点池管理”页签,您可以创建、更新和删除节点池。
主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.907) 场景介绍 准备工作 预训练 SFT全参微调训练 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 常见错误原因和解决方法 父主题: LLM大语言模型训练推理
如何处理使用opencv.imshow造成的内核崩溃? 问题现象 当在Notebook中使用opencv.imshow后,会造成Notebook崩溃。 原因分析 opencv的cv2.imshow在jupyter这样的client/server环境下存在问题。 而matplotlib不存在这个问题。
--nproc_per_node=1 --master_addr localhost --master_port=$MASTER_PORT main.py --data-path $IMAGE_DATA_PATH --cfg ./configs/swin/swin_base_patch4_window7_224_22k
下。创建目录“training_data”,将原始数据存放在/mnt/sfs_turbo/training_data目录下。 通过拖拽文件的方式,上传文件。使用CloudShell或者其它SSH远程工具。数据存放参考目录: /mnt/sfs_turbo/training_data
旅游、国际、证券、农业、电竞等 3.英文标签共15个,可选标签如下:news_story、news_culture、news_entertainment、news_sports、news_finance、news_house、news_car、news_edu、news_tech
可以参考表1按照实际需求修改。 表1 训练超参配置说明 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/work/training_data/alpaca_gpt4_data.json 必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。
${dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的大文件系统,dir为宿主机中文件目录,${container_work_dir}为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂载到/home/ma-u
optimizer.step() cleanup() if __name__ == "__main__": init_from_env() main.py内容如下: import argparse import torch import torch.multiprocessing
low,MindSpore等常用AI引擎框架,镜像命名以AI引擎为主,并且每个镜像里面都预置了很多常用包,用户可以直接使用而无需重新安装。 ModelArts开发环境提供的预置镜像主要包含: 常用预置包:基于标准的Conda环境,预置了常用的AI引擎,常用的数据分析软件包,例如P
/AscendCloud/AscendCloud-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"
l后。出现Grafana登录页面即代表在Notebook中安装和配置Grafana成功。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
/AscendCloud/AscendCloud-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"
用的云上集成开发环境,包含迁移所需要的算力资源、AI框架、昇腾开发套件以及迁移调优工具链,最大程度减少客户自行配置环境的复杂度。 范围 本文涉及PyTorch训练的单卡和分布式业务迁移到昇腾的业务范围。当前针对常见的开源LLM/AIGC等领域的开源模型,ModelArts已经提供
Standard“在线服务”详情页修改服务流量限制。 同步请求时,平台每次请求预测的时间不能超过60秒。例如输出数据比较大的调用请求(例如输出大于1k),请求预测会超过60秒导致调用失败,可提交工单设置请求超时时间。 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。
Parameter分布到不同的NPU 增加卡数重新训练,未解决找相关人员定位。 问题2:访问容器目录时提示Permission denied 由于在容器中没有相应目录的权限,会导致访问时提示Permission denied。可以在宿主机中对相关目录做权限放开,执行命令如下。 chmod