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下。如果有指定的量化系数,则不需此参数,直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。 --dataset-path:数据集路径,推荐使用:https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup/resolve/main/val
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度量项。 titile String 度量标题。 type String 度量的类型。 data Map<String,Object> 度量数据。 请求示例 获取工作流节点度量信息 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows/{
mgPipeline 模型初始化 使用MindSpore Lite进行推理时一般需要先设置目标设备的上下文信息,然后构建推理模型,获取输入数据,模型预测并得到最终的结果。一个基础的推理框架写法如下所示: # base_mslite_demo.py import mindspore_lite
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Notebook提示磁盘空间已满 问题现象 在使用Notebook时,提示磁盘空间已满:No Space left on Device。 在Notebook执行代码时,出现如下报错,提示:Disk quota exceeded。 原因分析 在JupyterLab浏览器左侧导航删除
l-len,推荐使用4096或8192。 --dtype:模型推理的数据类型。支持FP16和BF16数据类型推理。float16表示FP16,bfloat16表示BF16。如果不指定,则根据输入数据自动匹配数据类型。使用不同的dtype会影响模型精度。如果使用开源权重,建议不指定
规格的套餐包。 ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包,面向有AI基础的开发者,提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能,包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和部署上线流程。 约束限制 套餐包在购买和使用时的限制如下: 套餐包和购买时选定的区域绑定,套餐包只能使
GP Vnt1裸金属服务器用PyTorch报错CUDA initialization:CUDA unknown error 问题现象 在Vnt1 GPU裸金属服务器(Ubuntu18.04系统),安装NVIDIA 470+CUDA 11.4后使用“nvidia-smi”和“nvcc
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nce_cfgs.yaml相对或绝对路径。 <model_name>:训练模型名,如qwen2-7b <run_type>:训练策略类型及数据序列长度:【lora:4096-lora、full:4096-full、lora-8k:8192-lora、full-8k:8192-full】
响应Body参数 参数 参数类型 描述 quotas Array of WorkspaceQuotasResponse objects 工作空间配额数据。 表4 WorkspaceQuotasResponse 参数 参数类型 描述 max_quota Integer 配额允许设置的最大值。
VS Code连接Notebook方式介绍 Visual Studio Code (VS Code) 是一个流行的代码编辑器,它支持多种编程语言和开发环境。支持通过VS Code连接和使用Jupyter Notebook。 当用户创建完成支持SSH的Notebook实例后,使用VS
VS Code手动连接Notebook 本地IDE环境支持PyCharm和VS Code。通过简单配置,即可用本地IDE远程连接到ModelArts的Notebook开发环境中,调试和运行代码。 本章节介绍基于VS Code环境访问Notebook的方式。 前提条件 已下载并安装VS
上传远端文件至JupyterLab 在Notebook的JupyterLab中,支持通过远端文件地址下载文件。 要求:远端文件的URL粘贴在浏览器的输入框中时,可以直接下载该文件。 通过JupyterLab打开一个运行中的Notebook。 单击JupyterLab窗口上方导航栏的ModelArts
表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 grants 否 Array of grants objects 训练作业使用的数据集。不可与data_url或dataset_id/dataset_version_id同时使用。 auth_type 否 String 授
JupyterLab中文件保存失败,如何解决? 问题现象 JupyterLab中保存文件时报错如下: 原因分析 浏览器安装了第三方插件proxy进行了拦截,导致无法进行保存。 在Notebook中的运行文件超过指定大小就会提示此报错。 jupyter页面打开时间太长。 网络环境原因,是否有连接网络代理。
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