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install时出现“没有空间”的错误 问题现象 在Notebook实例中,使用pip install时,出现“No Space left...”的错误。 解决办法 建议使用pip install --no-cache ** 命令安装,而不是使用pip install **。 加上“--no-cache”参数,可以解决很多此类报错。
install时出现“没有空间”的错误 问题现象 在Notebook实例中,使用pip install时,出现“No Space left...”的错误。 解决办法 建议使用pip install --no-cache ** 命令安装,而不是使用pip install **。加上“--no-cache”参数,可以解决很多此类报错。
架训练的代码。 在训练代码中,用户需打印搜索指标参数。 已在OBS创建至少1个空的文件夹,用于存储训练输出的内容。 由于训练作业运行需消耗资源,确保账户未欠费。 确保您使用的OBS目录与ModelArts在同一区域。 创建算法 进入ModelArts控制台,参考创建算法操作指导,
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试,请在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal,进行推理精度测试。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evalua
镜像状态。枚举值如下: INIT:初始化。 CREATING:镜像保存中,此时Notebook不可用。 CREATE_FAILED:镜像保存失败。 ERROR:错误。 DELETED:已删除。 ACTIVE:镜像保存成功,保存的镜像可以在SWR控制台查看,同时可以基于保存的镜像创建Notebook实例。
conversation_id为空的个数) proportion 和 test_count 二选一即可,如果同时输入,则优先使用 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:
conversation_id为空的个数) proportion 和 test_count 二选一即可,如果同时输入,则优先使用 test_count,如果都未输入,则返回处理失败 False。 上传数据集至OBS 准备数据集,例如根据Alpaca数据部分给出的预训练数据集、SFT全参微调训练、LoRA微调训练数据集下载链接下载数据集。
conversation_id为空的个数) proportion 和 test_count 二选一即可,如果同时输入,则优先使用 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:
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试,请在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal,进行推理精度测试。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evalua
“目标区域”:选择您需要将该数据集下载到的区域位置,如“华北-北京四”。 “数据类型”:选择需要处理的文件类型。数据类型更多信息请参考数据集的类型。 “数据集输出位置”:数据集输出位置的OBS路径,此位置会存放输出的标注信息等文件,此位置不能和OBS数据源中的文件路径相同或为其子目录。 “数据集输入位置”:AI
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试,数据集是ceval_gen、mmlu_gen、math_gen、gsm8k_gen、humaneval_gen。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendC
安装docker。 如果挂载了GPU,则会安装nvidia-docker2,用以将GPU挂载到docker容器中。 制作自定义镜像 这一节描述如何编写一个Dockerfile,并据此构建出一个新镜像在Notebook创建实例并使用。关于Dockerfile的具体编写方法,请参考官网。
标注物体检测数据 物体检测之前,首先需考虑如何设计标签,标签设计需要对应所检测图片的明显特征,并且选择的标签比较容易识别(画面主体物与背景区分度较高),每个标签就是对所检测图片期望识别的全部结果。物体的标签设计完成之后,基于设计好的标签准备该图片的数据,每种需识别出的标签,建议应
2409-aarch64-snt9b-20241112192643-c45ac6b CANN:cann_8.0.rc3 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个推理镜像,请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤,可根据默认选择,或进行自定义。创
2409-aarch64-snt9b-20241112192643-c45ac6b CANN:cann_8.0.rc3 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个推理镜像,请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤,可根据默认选择,或进行自定义。创
package_version String 依赖包版本。不填时默认安装最新版本。不能含有中文及特殊字符&!'"<>=。 package_name String 依赖包名称。请确保包名正确且存在。不能含有中文及特殊字符&!'"<>=。 restraint String 版本限制条件
use this pandas version” 问题现象 在安装其他包的时候,有依赖冲突,对numpy库有其他要求,但是发现numpy卸载不了。出现如下类似错误: your numpy version is 1.14.5.Please upgrade numpy to >= 1.15
图1 模型开发过程 ModelArts提供了模型训练的功能,方便您查看训练情况并不断调整您的模型参数。您还可以基于不同的数据,选择不同规格的资源池用于模型训练。 请参考以下指导在ModelArts Standard上训练模型。 图2 ModelArts Standard模型训练流程
OBS其他问题。 请参考OBS服务端错误码或者采集request id后向OBS客服进行咨询。 如果是空间不足。 参考 常见的磁盘空间不足的问题和解决办法章节处理。 父主题: 云上迁移适配故障
AI Gallery服务协议》。 单击“发布”。 发布使用容器镜像导入的资产时,后台会进行资产安全扫描,如果扫描发现资产有问题,则资产发布失败并邮件通知发布者。 编辑资产详情 资产发布成功后,发布者可以进入详情页修改该资产的标题、封面图、描述等,让资产更吸引人。 修改封面图和二级标题