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0-cann_8.0.rc3-py_3.10-hce_2.0.2312-aarch64-snt9b-20240829092203-4ccf328 镜像发布到SWR,从SWR拉取 固件驱动:23.0.6 CANN:cann_8.0.rc3 容器镜像OS:hce_2.0 PyTorch:pytorch_2
荐使用:https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup,注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网:https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq
py文件复制到GPU代码目录中,使用相同的参数配置文件。 将NPU代码目录中的opensora/schedulers/iddpm/__init__.py文件和opensora/schedulers/iddpm/gaussian_diffusion.py文件复制到GPU代码目录中,添加固定随机数功能。
荐使用:https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup,注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网:https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq
ToolKit远程连接Notebook 训练模型 支持将本地开发的代码,快速提交至ModelArts并自动创建新版训练作业,在训练作业运行期间获取训练日志并展示到本地。 使用PyCharm ToolKit创建并调试训练作业 OBS上传下载 上传本地文件或文件夹至OBS,从OBS下载文件或文件夹到本地。
--force-fp16 基于dockerfile进行build docker build -t comfyui:v1 . Step4 上传镜像到容器镜像服务 参考pull/push 镜像体验章节,将上一步build的镜像上传到容器镜像服务上。 Step5 使用CCE进行部署 在CCE
} 创建用户组并加入用户,步骤请参考Step1 创建用户组并加入用户。 给用户组授权策略。 在IAM服务的用户组列表页面,单击“授权”,进入到授权页面,为子账号配置权限。勾选“service”、“SWR Admin”策略。单击“下一步”和“确定”。 添加ModelArts委托授权。
} 创建用户组并加入用户,步骤请参考Step1 创建用户组并加入用户。 给用户组授权策略。在IAM服务的用户组列表页面,单击“授权”,进入到授权页面,为子账号配置权限。勾选步骤2中创建的“ma_sfs_turbo”策略。单击“下一步”和“确定”。 在已有的ModelArts委托权限中,追加IAM
传输完成文件大小(字节)。 import_path String 导入的OBS路径或manifest路径。 导入manifest时,path必须精确到具体manifest文件。 导入为目录时,目前仅支持数据集类型为图片分类、物体检测、文本分类、声音分类。 import_type Integer
count Integer 团队标注任务总数。 worker_tasks Array of WorkerTask objects 分页查询到的团队标注任务列表。 表4 WorkerTask 参数 参数类型 描述 create_time Long 团队标注成员任务创建时间。 dataset_id
“资产管理 > 数据集”功能中,物体检测类型的数据集,支持更多类型的标注框。 在标注窗口中,您可以滚动鼠标,放大或缩小图片,方便您快速定位到物体位置。 图2 物体检测图片标注 “物体检测”类型的数据集,在标注时,支持在一张图片中添加多个标注框以及标签。需注意的是,标注框不能超过图片边缘。
原始图片边界的图片。 输出目录结构如下所示。其中“Data”文件夹用于存放新生成的图片和标注信息,“manifest”文件存储文件夹中图片的结构,可直接导入到数据集中。 |----data_url |----Data |----xxx.jpg
适用于BMS、RDMA且非ascend-1980 用于支持容器里使用RDMA网卡。 memarts 3.23.6-r002 无约束 无约束 近计算侧分布式缓存插件,用于存储加速。 os-node-agent 6.5.0-20240529142433 无约束 无约束 OS插件,用于故障检测。 icAgent icagent
Preference Optimization):直接偏好优化方法,通过直接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控,不用进行强化学习,也可以准确判断和学习到使用者的偏好,最后,DPO算法还可以与其他优化算法相结合,进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model):是强化学
sdxl-train:0.0.1 Step2 创建镜像组织 在SWR服务页面创建镜像组织。 图1 创建镜像组织 Step3 在宿主机上传镜像到SWR 在SWR中单击右上角的“登录指令”,然后在跳出的登录指定窗口,单击复制临时登录指令。在创建的ECS中复制临时登录指令,即可完成登录。
dataset createAutoGroupingTask 创建自动部署任务 dataset createAutoDeployTask 导入样本到数据集 dataset importSamplesToDataset 创建数据集标签 dataset createLabel 更新数据集标签
--device=/dev/davinci0:挂载NPU设备,该推理示例中挂载了1张卡davinci0。 driver及npu-smi需同时挂载至容器。 不要将多个容器绑到同一个NPU上,会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。 Step5 进入容器 通过容器名称进入容器中。默认使用ma-user用户执行后续命令。
description String 版本描述信息。 export_images Boolean 发布时是否导出图片到版本输出目录。可选值如下: true:导出图片到版本输出目录 false:不导出图片到版本输出目录(默认值) extract_serial_number Boolean 发布时是否需
容器调用接口:指定模型启动的协议和端口号。请确保协议和端口号与自定义镜像中提供的协议和端口号保持一致。 镜像复制:选填,选择是否将容器镜像中的模型镜像复制到ModelArts中。 健康检查:选填,用于指定模型的健康检查。仅当自定义镜像中配置了健康检查接口,才能配置“健康检查”,否则会导致模型创建失败。
t、limit查询参数时,count与total相同。 services Array of ListServices objects 查询到的服务集合。 表5 ListServices 参数 参数类型 描述 failed_times Long 服务调用失败次数。 owner String