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问题4:Error waiting on exit barrier错误 错误截图: 报错原因:多线程退出各个节点间超时时间默认为300s,时间设置过短。 解决措施: 修改容器内torch/distributed/elastic/agent/server/api.py文件参数: vim
WorkflowStorage objects Workflow包含的统一存储定义。 labels Array of strings 为Workflow工作流设置的标签。 assets Array of WorkflowAsset objects 工作流绑定的资产。 sub_graphs Array
FLUX.1基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909) Flux是一种基于扩散过程的图像生成模型,应用于文生图场景,能够帮助用户生成图像。官方提供了三个版本:FLUX.1-pro、FLUX.1-dev和FLUX.1-schnell。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts
ma-advisor update rule 图16 提示 根据提示,在terminal中,可以通过“ADVISOR_RULE_PATH”环境变量设置知识库的本地路径。 工具扫描结果解读 AI CPU算子分析和处理 MA-Advisor工具分析结果的html文件中会有下述链接,提供AI CPU算子相关问题的修复指导和案例。
问题:使用TrainingLogParser工具解析训练日志中loss数据,坐标栏空白,未显示数据走势曲线。 解决方法:在解析工具页面右侧,单击日志文件名右边的设置图标,在弹出的窗口中修改Loss Tag。将字符串loss加上单引号,改为'loss': ,如图1所示。 图1 修改Loss Tag 父主题:
where the trained ckpt file') args = parser.parse_args() ... # 下载的代码无需设置,后续涉及训练数据和输出路径数据使用data_url和train_url即可 #下载数据参数至容器本地,在代码中使用local_data_path代表训练输入位置
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-task annotations: ei.huaweicloud.com/metrics: '{"customMetrics":[{"containerName":"my-task"
FlUX.1基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.911) Flux是一种基于扩散过程的图像生成模型,应用于文生图场景,能够帮助用户生成图像。官方提供了三个版本:FLUX.1-pro、FLUX.1-dev和FLUX.1-schnell。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts
使用不同的文件系统。为方便访问两个地址可以相同。 ${pvc_name} 为在CCE集群关联SFS Turbo步骤中创建的PVC名称。 在设置容器中需要的CPU与内存大小时,可通过运行以下命令查看申请的节点机器中具体的CPU与内存信息。 kubectl describe node
使用不同的文件系统。为方便访问两个地址可以相同。 ${pvc_name} 为在CCE集群关联SFS Turbo步骤中创建的PVC名称。 在设置容器中需要的CPU与内存大小时,可通过运行以下命令查看申请的节点机器中具体的CPU与内存信息。 kubectl describe node
使用不同的文件系统。为方便访问两个地址可以相同。 ${pvc_name} 为在CCE集群关联SFS Turbo步骤中创建的PVC名称。 在设置容器中需要的CPU与内存大小时,可通过运行以下命令查看申请的节点机器中具体的CPU与内存信息。 kubectl describe node
推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite DevServer上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬
类型,可以在列表的右上角单击“选择当前页”,则当前页面所有的音频将选中。 添加标签。 在右侧的“添加标签”区域中,单击“标签”下侧的文本框设置标签。 方式一(已存在标签):单击“标签”下方的文本框,在快捷键下拉列表中选择快捷键,然后在标签文本输入框中选择已有的标签名称,然后单击“确定”。
模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 训练策略类型 文本序列长度(SEQ_LEN) 并行参数设置 micro
模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 训练策略类型 文本序列长度(SEQ_LEN) 并行参数设置 micro
地址。 out_file_name:输出的sharegpt格式文件地址。 prefix_name:预训练json文件的前缀 字段名称 (可设置为None,此时预训练数据集只有 input output 两段)输入前缀,(例如:您是一个xxx专家,您需要回答下面问题) input_name:预训练json文件的指令输入
String 执行的时长。 events Array of strings 执行的事件。 labels Array of strings 为执行记录设置的标签。 data_requirements Array of DataRequirement objects 节点steps使用到的数据。
查询模型详情 查询当前模型对象的信息。 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:根据导入模型生成的模型对象进行模型详情查询 1 2 3 4 5 6 7 from modelarts
地址。 out_file_name:输出的sharegpt格式文件地址。 prefix_name:预训练json文件的前缀 字段名称 (可设置为None,此时预训练数据集只有 input output 两段)输入前缀,(例如:您是一个xxx专家,您需要回答下面问题) input_name:预训练json文件的指令输入
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