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自动学习训练后的模型是否可以下载? 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看,或者将此模型部署为在线服务。 父主题: Standard自动学习
self.inv_freq.npu() 问题6:使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题,重复输出感叹号 检查步骤六中4. 配置环境变量章节中,高精度模式的环境变量是否开启。 问题7:使用autoAWQ进行qwen-7b模型量化时报错 使用autoAWQ进行qwen
Standard推理部署在线服务 单个账号最多可创建20个在线服务。 是 提交工单申请提升配额 更多信息,请参见部署在线服务。 Standard推理部署批量服务 单个账号最多可创建1000个批量服务。 否 更多信息,请参见部署批量服务。 Standard推理部署边缘服务 单个账号最多可创建1000个边缘服务。
删除服务存在如下两种删除方式。 根据部署在线服务生成的服务对象删除服务。 根据查询服务对象列表返回的服务对象删除服务。 示例代码 在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式1:根据部署在线服务生成的服务对象删除服务
self.inv_freq.npu() 问题6:使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题,重复输出感叹号 检查步骤六中4. 配置环境变量章节中,高精度模式的环境变量是否开启。 问题7:使用autoAWQ进行qwen-7b模型量化时报错 使用autoAWQ进行qwen
self.inv_freq.npu() 问题6:使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题,重复输出感叹号 检查步骤六中4. 配置环境变量章节中,高精度模式的环境变量是否开启。 问题7:使用autoAWQ进行qwen-7b模型量化时报错 使用autoAWQ进行qwen
他人分享的样例代码,具体请参见使用CodeLab免费体验Notebook。 ModelArts提供了云化版本的Notebook,无需关注安装配置,即开即用,具体参见创建Notebook实例。 ModelArts Notebook支持以下几种使用方式,用于开发基于PyTorch、T
调优数据集异常日志说明 调优任务创建后,状态显示为“运行失败”,报错“Modelarts.6001:Unknown error, please contact the operation and maintenance personnel or check the log to locate
解决方案 需要减少容器大小。Notebook容器的大小分为两部分:镜像大小和容器中新安装文件的大小。因此有两种方法来解决该问题: 减少容器中新安装文件的大小 删除用户在Notebook新安装的内容,比如用户在Notebook中下载了很多文件,可以将这些文件删除。这种方法仅适用于
Code接入”跳转至连接界面时一直卡顿,或Python调试插件无法使用。 图1 Python调试插件错误 原因分析 该问题通常由VS Code安装了第三方中文插件引起。 解决方案 卸载中文插件:如果安装了中文插件,建议先卸载。 如果问题仍未解决,可以在VS Code官方社区查找相关解决方案或更新插件。 父主题:
体请参见创建文件系统的“安全组”参数。Cloud Shell功能的操作指导请参见使用CloudShell登录训练容器。 是,则修改安全组的配置,具体操作请参见修改安全组规则。 否,则继续下一步。 确认SFS Turbo是否存在异常。 新建一个和SFS Turbo在同一个网段的ECS,用ECS去挂载SFS
在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题: 硬盘限制故障
pip常用命令如下: pip --help#获取帮助 pip install SomePackage==XXXX #指定版本安装 pip install SomePackage #最新版本安装 pip uninstall SomePackage #卸载软件版本 其他命令请使用pip --help命令查询。
约束与限制 您能创建的ModelArts资源的数量与配额有关系,具体请参见服务配额。 更详细的限制请参见具体API的说明。 基本概念 账号 用户注册时的账号,账号对其所拥有的资源及云服务具有完全的访问权限,可以重置用户密码、分配用户权限等。由于账号是付费主体,为了确保账号安全,建议您不
大序列说明 基于vLLM(v0.6.3)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大m
大序列说明 基于vLLM(v0.6.3)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大m
各模型支持的最小卡数和最大序列 基于vLLM(v0.6.3)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大m
开通自动续费后,还可以手动续费该专属资源池。手动续费后,自动续费仍然有效,在新的到期时间前的第7天开始扣款。 自动续费的到期前7日自动扣款属于系统默认配置,您也可以根据需要修改此扣款日,如到期前6日、到期前5日等。 更多关于自动续费的规则介绍请参见自动续费规则说明。 前提条件 请确认包年/包月专属资源池还未到期。
执行以下命令,下载代码。 git clone https://github.com/facebookresearch/DiT.git cd Dit 执行以下命令,安装依赖项。 pip install diffusers==0.28.0 accelerate==0.30.1 timm==0.9.16 准备数据集。
大序列说明 基于vLLM(v0.5.0)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大m