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训练作业的版本名称。 请求示例 如下以创建“job_id”为10，“pre_version_id”为20的一个新版本作业为例。 POST https://endpoint/v1/{project_id}/training-jobs/10/versions/ { "job_desc":
Object 节点执行条件为true时的分支。 right Object 节点执行条件为false时的分支。 请求示例 停止step POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/executions/4dd
登录ModelArts管理控制台，选择“模型部署 > 在线服务”，在“在线服务”列表页，复制实例名称。 单击服务名称进入服务详情页，在“配置更新记录”页签中，单击模型名称，进入模型详情页。 在“基本信息”中，复制模型的ID。 图3 获取模型ID 根据查询到的资源名称拼接账单中上报的资源名称。
d，不要使用OBS路径。 问题现象4 使用pytorch中的dataloader读数据时，作业卡在读数据过程中，日志停在训练的过程中并不再更新日志。 解决方案4 用dataloader读数据时，适当减小num_worker。 常见案例：训练最后一个epoch卡死 问题现象 通过日
'{print $(NF-1) " " $0}' >> aishell.scp 在torch_npu目录下制作label.txt文件： wget https://www.modelscope.cn/datasets/modelscope/speech_asr_aishell1_testset
{} to obs bucket {}".format(log_tar, obs_bucket)) obs_url = "https://%s.obs.%s.myhuaweicloud.com/%s/%s" % (obs_bucket, self.region_id,
/AscendCloud/AscendCloud-LLM/llm_inference/ascend_vllm/Dockfile中。内容如下： git clone https://gitee.com/ascend/vision.git vision_npu cd vision_npu git checkout
若无法访问公网，则可以配置代理，增加`--build-arg`参数指定代理地址，可访问公网。 docker build --build-arg "https_proxy=http://xxx.xxx.xxx.xxx" --build-arg "http_proxy=http://xxx.xxx
error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 创建节点池。 POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/pools/{pool_name}/nodepools { "kind"
SWR授权管理详情可参考授权管理。 如果给子账号的SWR授权不是SWR Admin权限，则需要继续配置SWR组织权限。 测试用户权限。 由于权限配置需要等待15-30分钟生效，建议在配置完成后，等待30分钟，再执行如下验证操作。 使用用户组02中任意一个子账号登录ModelArts管理控制台。在登录页面，请使用“IAM用户登录”方式进行登录。
error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 查询资源池详情。 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/pools/{pool_name} { } 响应示例 状态码：200 OK。
error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 删除资源池。 DELETE https://{endpoint}/v2/{project_id}/pools/{pool_name} { } 响应示例 状态码：200 OK。
16和BF16数据类型推理。float16表示FP16，bfloat16表示BF16。如果不指定，则根据输入数据自动匹配数据类型。使用不同的dtype会影响模型精度。如果使用开源权重，建议不指定dtype，使用开源权重默认的dtype。 --block-size：kv-cache
16和BF16数据类型推理。float16表示FP16，bfloat16表示BF16。如果不指定，则根据输入数据自动匹配数据类型。使用不同的dtype会影响模型精度。如果使用开源权重，建议不指定dtype，使用开源权重默认的dtype。 --block-size：kv-cache
stable_diffusers_train.sh。 bash stable_diffusers_train.sh Step4 下载模型和数据集 数据集下载地址：https://huggingface.co/datasets/lambdalabs/pokemon-blip-captions。 启动脚本前的两
Creating：创建中 Upgrading：升级中 Running：运行中 Abnormal：不正常 请求示例 查询资源池列表。 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/pools { } 响应示例 状态码：200 OK。 { "kind"
batch中不同部分的数据。 网络中相邻参数分桶，一般为神经网络模型中需要进行参数更新的每一层网络。 每个进程前向传播并各自计算梯度。 模型某一层的参数得到梯度后会马上进行通讯并进行梯度平均。 各GPU更新模型参数。 具体流程图如下： 图1 多机多卡数据并行训练 代码改造点 引入多进程启动机制：初始化进程
safetensors 以上4个权重文件全部上传到宿主机工作目录${work_dir}/下。 下载lora训练所需模型权重 FLUX.1-dev下载链接：https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev/tree/main 下载后全部上传到宿主机
参数 参数类型 描述 use_cache Boolean 是否使用缓存。 请求示例 查询Workflow Execution详情 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/executions/fa4
${container_name} bash Step4 下载原始模型包 从HuggingFace官网下载moondream2模型包到本地，下载地址：https://huggingface.co/vikhyatk/moondream2/tree/2024-03-06。 在宿主机上创建一个空目录/
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