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在AI Gallery订阅商品失败怎么办? AI Gallery是在ModelArts的基础上构建的开发者生态社区,提供模型、算法、HiLens技能、数据集等内容的共享。当您订阅商品失败可参照如下方式解决: 请检查您是否完成实名认证。 账号注册成功后,您需要完成“实名认证”才可以
AI引擎Scikit_Learn0.18.1的运行环境怎么设置? 在ModelArts的算法管理页面,创建算法时勾选“显示旧版镜像”,选择XGBoost-Sklearn引擎即可。 ModelArts创建算法操作请参见创建算法。 ModelArts创建训练作业操作请参见创建训练作业。
自定义python包中如果引用model目录下的文件,文件路径怎么写 如果容器中的文件实际路径不清楚,可以使用Python获取当前文件路径的方法获取。 os.getcwd() #获取文件当前工作目录路径(绝对路径) os.path.realpath(__ file __) #获得文件所在的路径(绝对路径)
ut_storage,'obs://dyyolov8/yolov5_test/yolov5-7.0/datasets'), mox这个函数怎么定义以变量的形式填写OBS路径? 解决方案 变量定义参考如下示例: input_storage = './test.py' import moxing
huaweicloud.com/develop/aigallery/home.html 新版AI Gallery地址:https://pangu.huaweicloud.com/gallery/home.html 父主题: AI Gallery
多节点训练TensorFlow框架ps节点作为server会一直挂着,ModelArts是怎么判定训练任务结束?如何知道是哪个节点是worker呢? TensorFlow框架分布式训练的情况下,会启动ps与worker任务组,worker任务组为关键任务组,会以worker任务组的进程退出码,判断训练作业是否结束。
如果报此错误时,请提工单或拨打热线电话协助解决。提工单和热线电话请参见:https://www.huaweicloud.com/service/contact.html。 报错500 Notebook JupyterLab页面无法打开,报错500,可能是工作目录work下的磁盘空间满了,请参考Noteb
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是什么样的? 问题现象 创建AI应用时,元模型来源指定的OBS目录下存放了自定义的文件和文件夹,都会拷贝到镜像中去。拷贝进去的路径是什么,怎么读取对应的文件或者文件夹里面的内容? 原因分析 通过OBS导入AI应用时,ModelArts会将指定的OBS目录下的所有文件和文件夹拷贝到
常见问题 模型转换失败怎么办? 常见的模型转换失败原因可以通过查询转换失败错误码来确认具体导失败的原因,Stable Diffusion新推出的模型在转换中可能会遇到算子不支持的问题,可以到华为云管理页面上提交工单来寻求帮助。 图片大Shape性能劣化严重怎么办? 在昇腾设备上,可
详细说明可以参考vLLM官网:https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step2 权重格式转换 AutoAWQ量化完成后,使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包,需要进行权重转换。
Controlnet训练 使用文本提示词可以生成一副精美的画作,然而无论再怎么精细地使用提示词来指导模型,也无法描述清楚人物四肢的角度、背景中物体的位置、光线照射的角度,使用Controlnet可以通过图像特征来为扩散模型的生成过程提供更加精细控制的方式。 将Controlnet
作,但是防火墙会关闭超时空闲连接(参考:http://bluebiu.com/blog/linux-ssh-session-alive.html),后台的实例运行是一直稳定的,重连即可再次连上。 解决方法 如果想保持长时间连接不断开,可以通过配置SSH定期发送通信消息,避免防火墙认为链路空闲而关闭。
作,但是防火墙会关闭超时空闲连接(参考:http://bluebiu.com/blog/linux-ssh-session-alive.html),后台的实例运行是一直稳定的,重连即可再次连上。 解决方法 如果想保持长时间连接不断开,可以通过配置SSH定期发送通信消息,避免防火墙认为链路空闲而关闭。
Controlnet训练 使用文本提示词可以生成一副精美的画作,然而无论再怎么精细地使用提示词来指导模型,也无法描述清楚人物四肢的角度、背景中物体的位置、光线照射的角度,使用Controlnet可以通过图像特征来为扩散模型的生成过程提供更加精细控制的方式。 将Controlnet
详细说明可以参考vLLM官网:https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step2 权重格式转换 AutoAWQ量化完成后,使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包,需要进行权重转换。
详细说明可以参考vLLM官网:https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step2 权重格式转换 AutoAWQ量化完成后,使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包,需要进行权重转换。
详细说明可以参考vLLM官网:https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step2 权重格式转换 AutoAWQ量化完成后,使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包,需要进行权重转换。
详细说明可以参考vLLM官网:https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step2 权重格式离线转换(可选) AutoAWQ量化完成后,使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行
ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式,离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html#offline-batched-inference。