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表5 DescribeSampleResp 参数 参数类型 描述 check_accept Boolean 是否验收通过,用于团队标注。可选值如下: true:验收通过 false:验收不通过 check_comment String 验收意见,用于团队标注。
/ 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导(6.3.910)
准备工作 准备环境 准备代码 准备镜像 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导(6.3.911)
报错信息:"errorMessage":"The number of namespaces exceeds the upper limit"或"namespace is invalid" 原因分析:SWR组织数限额,SWR组织默认最多只能创建5个组织。
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图2 创建镜像组织 Step3 安装Docker 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y docker 配置IP转发,用于容器内的网络访问。
图2 创建镜像组织 Step3 安装Docker 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y docker 配置IP转发,用于容器内的网络访问。
图2 创建镜像组织 Step3 安装Docker 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y docker 配置IP转发,用于容器内的网络访问。
准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像环境 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.910)
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.911)
Successfully installed Pillow-*.*.0 ... modelarts-*.*.* ... 在安装SDK时会默认同时安装所需的依赖包。当显示“Successfully installed”时,表示ModelArts SDK安装完成。
安装过程需要连接互联网git clone,请确保ECS可以访问公网 docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 图1 docker镜像构建过程 如果无法访问公网,则可以配置代理,增加`--build-arg`参数指定代理地址,可访问公网。
安装过程需要连接互联网git clone,请确保ECS可以访问公网 docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 图1 docker镜像构建过程 如果无法访问公网,则可以配置代理,增加`--build-arg`参数指定代理地址,可访问公网。
推理模型量化 使用AWQ量化 使用SmoothQuant量化 使用kv-cache-int8量化 使用GPTQ量化 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909)
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.910)
准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像环境 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.911)
准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像环境 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.912)
训练任务 执行训练任务(推荐) 执行训练任务(历史版本) 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.912)
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.909)
准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像环境 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.909)