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通过给资源池添加标签,可以标识云资源,便于快速搜索资源池。 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”。 在Lite资源池列表中,单击资源池名称进入资源池详情页面。 在资源池详情页面,单击“标签”页签查看标签信息。 支持添加、修改、
JupyterLab工具自带的帮助参考。 图15 ipynb文件菜单栏中的快捷键 表4 ipynb文件菜单栏中的快捷键 快捷键 说明 保存文件。 添加新代码块。 剪切选中的代码块。 复制选中的代码块。 粘贴选中的代码块。 执行选中的代码块。 终止kernel。 重启kernel。 重启k
查询数据集的统计信息 查询数据集监控数据 查询数据集的版本列表 创建数据集标注版本 查询数据集版本详情 删除数据集标注版本 查询样本列表 批量添加样本 批量删除样本 查询单个样本信息 获取样本搜索条件 分页查询团队标注任务下的样本列表 查询团队标注的样本信息 查询数据集标签列表 创建数据集标签
的适配和修正,分为三个方面:添加输出目录、复制数据集到本地、映射数据集路径到OBS。 添加输出目录 添加输出目录的代码比较简单,即在代码中添加一个输出评估结果文件的目录,被称为train_url,也就是页面上的训练输出位置。并把train_url添加到使用的函数analysis中
用户需要修改,可添加并自定义该变量。 SAVE_INTERVAL 10 表示训练间隔多少step,则会保存一次权重文件。 CONVERT_MG2HF TRUE 训练完成的权重文件默认不会自动转换为Hugging Face格式权重。如果需要自动转换,则在运行脚本添加变量CONVER
0.9.0版本工具进行模型量化,工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 执行如下脚本进行权重转换生成量化系数,详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorR
--calib-data:数据集路径,推荐使用:https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup,注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网:https://docs.vllm.ai/en/
下拉框中选择“统一身份认证”,进入统一身份认证(IAM)服务。 添加开发环境使用权限和依赖服务SWR权限。在统一身份认证服务页面的左侧导航选择“权限管理 > 权限”,单击右上角的“创建自定义策略”,设置策略。 添加开发环境使用权限。 “策略名称”:设置自定义策略名称,例如:notebook。
通过关键代码段 + 退出码尝试去搜索引擎寻找解决办法。, 通过训练日志排查问题 通过日志判断出问题的代码范围。 修改代码,在问题代码段添加打印,输出更详细的日志信息。 再次运行作业,判断出问题的代码段。 父主题: 业务代码问题
AI Gallery(旧版) AI Gallery简介 免费资产和商用资产 入驻AI Gallery 我的Gallery介绍 订阅使用 发布分享 参加活动 合作伙伴 需求广场
查询AI应用详情 功能介绍 查询AI应用详情,根据AI应用ID查询AI应用的详细信息。 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 GET /v1/{projec
--calib-data:数据集路径,推荐使用:https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup,注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网:https://docs.vllm.ai/en/
索引,此处可以根据此时间进行搜索。可选值如下: month:搜索往前30天至今天内添加的样本 day:搜索昨天(往前1天)至今天内添加的样本 yyyyMMdd-yyyyMMdd:搜索指定时间段内添加的样本,格式为“起始日期-结束日期”,查询天数不能超过30天。例如:“201909
10.2与低版本GPU驱动(440.33以下)配合使用时,可能会出现兼容问题,此时需要使用CUDA Compatibility。在创建训练页面添加以下环境变量: export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/compat 训练时默认不需要加此环境变量,仅当发现驱动版本不够时才使用此方法。
or_output/plog”文件夹下。若用户需要修改,可添加并自定义该变量。 CONVERT_MG2HF TRUE 训练完成的权重文件默认不会自动转换为Hugging Face格式权重。如果需要自动转换,则在运行脚本添加变量CONVERT_MG2HF并赋值TRUE。如果用户后续
操作二:单击图例“cpuUsage”、“gpuMemUsage”、“gpuUtil”、“memUsage”“npuMemUsage”、“npuUtil”、可以添加或取消对应参数的使用情况图。 操作三:鼠标悬浮在图片上的时间节点,可查看对应时间节点的占用率情况。 表1 参数说明 参数 说明 cpuUsage
发布和管理AI Gallery中的AI应用 发布本地AI应用到AI Gallery 将AI Gallery中的模型部署为AI应用 管理AI Gallery中的AI应用 父主题: AI Gallery(新版)
0.9.0版本工具进行模型量化,工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 执行如下脚本进行权重转换生成量化系数,详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorR
--calib-data:数据集路径,推荐使用:https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup,注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网:https://docs.vllm.ai/en/
AI Gallery(新版) AI Gallery使用流程 发布和管理AI Gallery模型 发布和管理AI Gallery数据集 发布和管理AI Gallery项目 发布和管理AI Gallery镜像 发布和管理AI Gallery中的AI应用 使用AI Gallery微调大师训练模型