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OUTPUT_SAVE_DIR:训练完成后指定的输出模型路径。 HF_SAVE_DIR:训练完成的权重文件自动转换为Hugging Face格式权重输出的路径(确保添加CONVERT_MG2HF环境变量并设置为True)。 分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置,如图所示,选择OBS桶中指定的目录。OR
OUTPUT_SAVE_DIR:训练完成后指定的输出模型路径。 HF_SAVE_DIR:训练完成的权重文件自动转换为Hugging Face格式权重输出的路径(确保添加CONVERT_MG2HF环境变量并设置为True)。 分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置,如图所示,选择OBS桶中指定的目录。OR
obs:object:PutObjectAcl permission 子用户没有OBS的obs:object:PutObjectAcl权限,为子用户添加委托权限。FAQ 异常 镜像构建任务超时。限制超时时间为xxx分钟。 Image building task timeout. The %s-minute
登录控制台,搜索AOM,进入“应用运维管理 AOM”控制台。 单击“监控 > 指标浏览”,进入“指标浏览”“页面”,单击“添加指标查询”。 图1 示例图片 添加指标查询信息。 图2 示例图片 添加方式:选择“按指标维度添加”。 指标名称:在右侧下拉框中选择“全量指标”,然后选择想要查询的指标,参考表1、表2 指
索引,此处可以根据此时间进行搜索。可选值如下: month:搜索往前30天至今天内添加的样本 day:搜索昨天(往前1天)至今天内添加的样本 yyyyMMdd-yyyyMMdd:搜索指定时间段内添加的样本,格式为“起始日期-结束日期”,查询天数不能超过30天。例如:“201909
对于启动命令,当存在输入管道、输出管道、或是超参的情况下,请保证启动命令的最后一条命令是运行训练脚本。 原因:系统会将输入管道、输出管道、以及超参添加到启动命令的末尾,如果最后一条命令不是运行训练脚本则会报错。 例如:启动命令的最后一条是python train.py,且存在--data
OUTPUT_SAVE_DIR:训练完成后指定的输出模型路径。 HF_SAVE_DIR:训练完成的权重文件自动转换为Hugging Face格式权重输出的路径(确保添加CONVERT_MG2HF环境变量并设置为True)。 分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置,如图所示,选择OBS桶中指定的目录。OR
托授权,允许访问这些依赖服务。 使用华为云账号登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏单击“权限管理”,进入“权限管理”页面,单击“添加授权”。 在弹出的“访问授权”窗口中, 授权对象类型:所有用户 委托选择:新增委托 权限配置:普通用户 选择完成后勾选“我已经详细阅读并同
print('Done exporting!') 推理代码(keras接口和tf接口) 在模型代码推理文件customize_service.py中,需要添加一个子类,该子类继承对应模型类型的父类,各模型类型的父类名称和导入语句如请参考表1。本案例中调用父类“_inference(self, d
OUTPUT_SAVE_DIR:训练完成后指定的输出模型路径。 HF_SAVE_DIR:训练完成的权重文件自动转换为Hugging Face格式权重输出的路径(确保添加CONVERT_MG2HF环境变量并设置为True)。 分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置,如图所示,选择OBS桶中指定的目录。OR
OUTPUT_SAVE_DIR:训练完成后指定的输出模型路径。 HF_SAVE_DIR:训练完成的权重文件自动转换为Hugging Face格式权重输出的路径(确保添加CONVERT_MG2HF环境变量并设置为True)。 分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置,如图所示,选择OBS桶中指定的目录。OR
-Factory/data 【可选】自定义数据集dataset_info.json配置文件绝对路径;如使用自定义数据集,yaml配置文件需添加此参数。 是否选择加速深度学习训练框架Deepspeed,可参考表1选择不同的框架 是,选用ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器
索引,此处可以根据此时间进行搜索。可选值如下: month:搜索往前30天至今天内添加的样本 day:搜索昨天(往前1天)至今天内添加的样本 yyyyMMdd-yyyyMMdd:搜索指定时间段内添加的样本,格式为“起始日期-结束日期”,查询天数不能超过30天。例如:“201909
缺少负载均衡,利用率低。 在昇腾卡上执行时,需要在 opencompass/opencompass/runners/local.py 中添加如下代码 import torch import torch_npu from torch_npu.contrib import transfer_to_npu
9/site-packages/accelerate/accelerator.py 在该文件中Accelerator类的accumulate方法中,下图位置,约为1111行,添加 allow_gradient_sync = True,如下图所示。 开始训练。 cd Bunny sh script/train/finetune_lora_zero2
缺少负载均衡,利用率低。 在昇腾卡上执行时,需要在 opencompass/opencompass/runners/local.py 中添加如下代码 import torch import torch_npu from torch_npu.contrib import transfer_to_npu
aMA-Factory/data 【可选】dataset_info.json配置文件所属的绝对路径;如使用自定义数据集,yaml配置文件需添加此参数。 是否选择加速深度学习训练框架Deepspeed,可参考表1选择不同的框架。 是,选用ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器。
storages=[input_storage, output_storage] # 注意在整个工作流中使用到的Storage对象需要在这里添加 ) 开发态配置 调用工作流对象的run方法,在开始运行时展示输入框,等待用户输入,如下所示: 图1 等待用户输入 要求用户输入已存在的路
缺少负载均衡,利用率低。 在昇腾卡上执行时,需要在 opencompass/opencompass/runners/local.py 中添加如下代码 import torch import torch_npu from torch_npu.contrib import transfer_to_npu
缺少负载均衡,利用率低。 在昇腾卡上执行时,需要在 opencompass/opencompass/runners/local.py 中添加如下代码 import torch import torch_npu from torch_npu.contrib import transfer_to_npu