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常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 工作负载Pod异常 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.910)
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 保存ckpt时超时报错 Git下载代码时报错 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.911)
准备工作 准备环境 准备代码 准备镜像环境 DockerFile构建镜像(可选) 准备数据(可选) 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.911)
准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 准备Notebook(可选) 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.911)
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.911)
主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.912) 场景介绍 准备工作 执行训练任务 查看日志和性能 训练脚本说明参考 常见错误原因和解决方法 父主题: LLM大语言模型训练推理
准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.912)
准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.912)
准备工作 准备环境 准备代码 准备镜像环境 DockerFile构建镜像(可选) 准备数据(可选) 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.912)
不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具 (Deepspeed) 规格与节点数 Qwen-VL Qwen-VL 7B full 2048 gr
查询Notebook支持的有效规格列表 功能介绍 查询运行Notebook实例所支持的有效规格列表。 接口约束 暂无约束 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI
当Notebook实例不再需要时,调用删除Notebook实例接口删除实例。 前提条件 已获取IAM的EndPoint和ModelArts的EndPoint。 确认服务的部署区域,获取项目ID和名称、获取帐号名和帐号ID和获取用户名和用户ID。 操作步骤 调用认证鉴权接口获取用户的Token。 请求消息体: URI格式:POST
sh # 系列模型共同调用的多功能的脚本 |── install.sh # 环境部署脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本,在install.sh里面自动构建
Notebook中无法打开“checkpoints”文件夹 checkpoints是Notebook的关键字,如果用户创建文件夹命名为checkpoints,则在JupyterLab上无法打开、重命名和删除。此时可以在Terminal里使用命令行打开checkpoints,或者新
duleNotFoundError: No module named 'tyro'" 错误截图: 报错原因:未指定tyro依赖包版本,导致安装依赖为最新0.9.0版本导致与其他依赖冲突 解决措施:任务前容器内更新'tyro'版本为0.8.14或以下版本 pip install tyro==0
duleNotFoundError: No module named 'tyro'" 错误截图: 报错原因:未指定tyro依赖包版本,导致安装依赖为最新0.9.0版本导致与其他依赖冲突 解决措施:任务前容器内更新'tyro'版本为0.8.14或以下版本 pip install tyro==0
ResourceFlavorLabel object 资源规格的标签信息。 表7 ResourceFlavorLabel 参数 参数类型 描述 os.modelarts/scope String 资源规格对应的作业类型。 表8 ResourceFlavorSpec 参数 参数类型 描述
可视化作业的日志存储路径。 job_id Long 可视化作业的ID。 resource_id String 可视化作业的计费资源ID。 请求示例 如下以查询正在部署中的作业,按递增排序,显示第1页前10个可视化作业为例。 GET https://endpoint/v1/{project_id}/visualization-jobs
当训练作业使用完成或不再需要时,调用删除训练作业接口删除训练作业。 前提条件 已获取IAM的EndPoint和ModelArts的EndPoint。 确认服务的部署区域,获取项目ID和名称、获取账号名和ID和获取用户名和用户ID。 已准备好PyTorch框架的训练代码,例如将启动文件“test-pytorch
ModelArts的API或SDK支持模型下载到本地吗? ModelArts的API和SDK不支持模型下载到本地,但训练作业输出的模型是存放在对象存储服务(OBS)里面的,您可以通过OBS的API或SDK下载存储在OBS中的文件,具体请参见从OBS下载文件。 父主题: API/SDK