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资源池驱动进行升级。 专属资源池提供了故障节点修复的功能,可参考修复Standard专属资源池故障节点修复故障节点。 专属资源池提供了动态设置作业类型的功能,可参考修改Standard专属资源池支持的作业类型更新作业类型。 专属资源池提供了工作空间功能,管理员可以根据工作空间,隔
免由服务端发起关闭连接。如您使用的Gunicorn来作为web server,可以通过Gunicorn命令的--keep-alive参数来设置该值。其他方式导入的模型,服务内部已做处理。 协议错误 请求报错:{"error_code":"ModelArts.4503", "error_msg":"Failed
创建SFS Turbo文件系统前提条件: 创建SFS Turbo文件系统前,确认已有可用的VPC。 图4 创建SFS Turbo 需要由IAM用户设置SFS Turbo FullAccess权限,用于授权ModelArts云服务使用SFS Turbo。 详细操作指导请参考创建SFS Turbo文件系统。
k。 SSH:可以通过SSH协议远程连接Notebook。 ssh_keys Array of strings SSH密钥对名称列表,允许设置多个密钥对实现同时对SSH实例的访问。 service String 访问Notebook的途径,枚举值如下: NOTEBOOK:可以通过https协议访问Notebook。
服务接口是否升级为WebSocket。部署服务时,默认值为false;更新服务配置时,默认值为上一次设置的值。 false:不升级为WebSocket。 true:升级为WebSocket。开启后,不支持修改。开启WebSocket时,不支持同时设置“服务流量限制”。 表15 SmnNotification 参数 是否必选
创建SFS Turbo文件系统前提条件: 创建SFS Turbo文件系统前,确认已有可用的VPC。 图4 创建SFS Turbo 需要由IAM用户设置SFS Turbo FullAccess权限,用于授权ModelArts云服务使用SFS Turbo。 详细操作指导请参考创建SFS Turbo文件系统。
创建SFS Turbo文件系统前提条件: 创建SFS Turbo文件系统前,确认已有可用的VPC。 图4 创建SFS Turbo 需要由IAM用户设置SFS Turbo FullAccess权限,用于授权ModelArts云服务使用SFS Turbo。 详细操作指导请参考创建SFS Turbo文件系统。
where the trained ckpt file') args = parser.parse_args() ... # 下载的代码无需设置,后续涉及训练数据和输出路径数据使用data_url和train_url即可 #下载数据参数至容器本地,在代码中使用local_data_path代表训练输入位置
式读取训练数据文件。 创建SFS Turbo文件系统前提条件: 创建SFS Turbo文件系统前,确认已有可用的VPC。 需要由IAM用户设置SFS Turbo FullAccess权限,用于授权ModelArts云服务使用SFS Turbo。 详细操作指导请参考创建SFS Turbo文件系统。
类型,可以在列表的右上角单击“选择当前页”,则当前页面所有的音频将选中。 添加标签。 在右侧的“添加标签”区域中,单击“标签”下侧的文本框设置标签。 方式一(已存在标签):单击“标签”下方的文本框,在快捷键下拉列表中选择快捷键,然后在标签文本输入框中选择已有的标签名称,然后单击“确定”。
文件已添加指定的用户和用户组,您直接使用即可。 用户只需要设置uid为1000的用户ma-user和gid为100的用户组ma-group,并使ma-user有对应目录的读写执行权限,其他如启动cmd不需要关心,无需设置或更改。 vim一个Dockerfile文件,添加第三方镜像
必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时存放目录绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 template qwen 必须修改。用于指定模板。如果设置为"qwen",则使用Qwen模板进行训练,模板选择可参照表1中的template列 output_dir /home/ma-user/w
obs:object:GetObjectVersionAcl(获取对象ACL) obs:bucket:PutBucketAcl(设置桶ACL) obs:object:PutObjectAcl(设置对象ACL) 在工作流中使用OBS数据 工作流运行 IAM iam:users:listUsers(查询用户列表)
必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时存放目录绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 template qwen 必须修改。用于指定模板。如果设置为"qwen",则使用Qwen模板进行训练,模板选择可参照表1中的template列 output_dir /home/ma-user/w
必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时存放目录绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 template qwen 必须修改。用于指定模板。如果设置为"qwen",则使用Qwen模板进行训练,模板选择可参照表1中的template列 output_dir /home/ma-user/w
地址。 out_file_name:输出的sharegpt格式文件地址。 prefix_name:预训练json文件的前缀 字段名称 (可设置为None,此时预训练数据集只有 input output 两段)输入前缀,(例如:您是一个xxx专家,您需要回答下面问题) input_name:预训练json文件的指令输入
模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 训练策略类型 文本序列长度(SEQ_LEN) 并行参数设置 micro
模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 训练策略类型 文本序列长度(SEQ_LEN) 并行参数设置 micro
docker.com | sh sudo systemctl --now enable docker 步骤二:安装NVIDIA容器工具集 设置仓库地址和GPG key: distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \
地址。 out_file_name:输出的sharegpt格式文件地址。 prefix_name:预训练json文件的前缀 字段名称 (可设置为None,此时预训练数据集只有 input output 两段)输入前缀,(例如:您是一个xxx专家,您需要回答下面问题) input_name:预训练json文件的指令输入