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kubectl。 图2 kubectl 访问集群配置 在节点机器中,输入命令,查看Kubernetes集群信息。若显示如图图3的内容,则配置成功。 kubectl cluster-info 图3 查看 Kubernetes 集群信息正确弹出内容 创建SFS Turbo SFS Turbo
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set_auth(is_secure=False) 复制单个大文件5G以上时可采用: from moxing.framework.file import file_io 查看当前moxing调用的接口版本:file_io._LARGE_FILE_METHOD,如果输出值为1则为V1版本,如果输出值为2,则为V2版本。
”关键字查看。当容错检查正常通过时,可以减少运行故障上报问题。 容错检查失败时,会打印检查失败的日志。您可以通过在日志中搜索“item”关键字查看失败信息。 如果作业重启次数没有达到设定的次数,则会自动做重新下发作业。您可以通过搜索“error,exiting”关键字查找作业重启失败结束的日志。
作业日志选择OBS中的路径,训练作业的日志信息则保存该路径下。 最后,提交训练作业,训练完成后,请参考查看日志和性能章节查看SFT微调的日志和性能。了解更多ModelArts训练功能,可查看模型开发简介。 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS适配ModelLink PyTorch
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基于performance advisor进行性能劣化分析 完成分析后单击下图图5中view查看报告。html(图6)中显示计算维度存在高优先级的AICORE降频问题,分别为pp stage0的8号卡和pp stage3的60号卡。查看对8号卡的降频分析(图7)可以发现节点降频主要影响了FlashAtt
/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 最后,请参考查看日志和性能章节查看预训练的日志和性能。 步骤五 删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod 若要删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod,需要先找到config
/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 最后,请参考查看日志和性能章节查看sft微调的日志和性能。 步骤五 删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod 若要删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod,需要先找到config
作业日志选择OBS中的路径,训练作业的日志信息则保存该路径下。 最后,提交训练作业,训练完成后,请参考查看日志和性能章节查看SFT微调的日志和性能。了解更多ModelArts训练功能,可查看模型开发简介。 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS适配ModelLink PyTorch
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下架镜像 AI Gallery中已上架的资产支持下架操作。 在AI Gallery首页,选择右上角“我的Gallery”。 在“我的资产”下,查看已上架的资产。 单击资产名称,进入资产详情页。 在资产详情页,单击“下架”,在弹窗中单击“确定”。即可将资产下架。 删除镜像 当资产不使用时,支持删除,释放AI
docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
modelarts:network:get modelarts:workspace:get 创建训练作业和查看训练日志。 建议配置。 仅在严格授权模式开启后,需要显式配置左侧权限。 modelarts:workspace:getQuotas 查询工作空间配额。如果开通了工作空间功能,则需要配置此权限。 按需配置。 modelarts:tag:list
支持1~90个字符,请勿在描述中输入涉政、迷信、违禁等相关敏感词,否则发布审核无法通过。 可见范围 “所有用户可见”:表示公开资产,所有用户都可以查看该资产。 “指定用户可见”:输入账号名、账号ID或用户昵称搜索并选择用户,使其可见该资产。 可用范围 选择是否启用“申请用户可用”。 勾选
ma-cli)" 此外,可以通过“ma-cli auto-completion Fish”或“ma-cli auto-completion Fish”命令查看“Zsh”、“Fish”中的自动补全命令。 命令概览 $ ma-cli auto-completion -h Usage: ma-cli auto-completion
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64 执行如下命令,查看训练环境的cuda版本,确认当前cuda版本是否支持so文件。 os.system("cat /usr/local/cuda/version
1~1 默认值:1 top_k 选择在模型的输出结果中选择概率最高的前K个结果。 取值范围:1~1000 默认值:20 在对话框中输入问题,查看返回结果,在线体验模型服务。 图2 体验模型服务