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可停止计费。 操作步骤: 在ModelArts管理控制台,单击左侧菜单栏的“总览”,您可以在“总览”区域查看正在收费的作业。再根据实际情况进入管理页面,停止收费。 图1 查看收费作业 进入“ModelArts>Workflow”页面,检查是否有“运行中”的Workflow列表。如果有,单击Workflow列表中“操作
可切换“训练作业”、“推理服务”、“开发环境”页签查看资源池上创建的训练作业、部署的推理服务、创建的Notebook实例。 图1 删除资源池 释放游离节点 如果您的资源中存在游离节点(即没有被纳管到资源池中的节点),您可在“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster >节点”下查看此类节点的相关信息。 针
介绍如何进行预训练,包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调,包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练,包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch
SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调,包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练,包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 父主题: Qwen-VL模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导(6
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用debug方式运行程序。 图13 使用debug方式运行程序 此时可以进入debug模式,代码运行暂停在该行,且可以查看变量的值。 图14 Debug模式下查看变量值 父主题: 通过PyCharm远程使用Notebook实例
obsutil安装和配置 obsutil是用于访问、管理对象存储服务OBS的命令行工具,使用该工具可以对OBS进行常用的配置管理操作,如创建桶、上传文件/文件夹、下载文件/文件夹、删除文件/文件夹等。 obsutil安装和配置的具体操作指导请参见obsutils快速入门。 操作命
Server failed to start”如何解决? 问题现象 解决方法 检查VS Code版本是否为1.78.2或更高版本,如果是,请查看Remote-SSH版本,如果低于v0.76.1,请升级Remote-SSH。 打开命令面板(Windows: Ctrl+Shift+P,
txt中的Unidecode改为unidecode。 建议与总结 您可以在训练代码里添加一行: os.system('pip list') 然后运行训练作业,查看日志中是否有所需要的模块。 父主题: 业务代码问题
/bin/bash while true; do nvidia-smi & sleep 1 # 可以根据需要调整间隔时间 done 然后执行查看产生nvidia D+进程 ps -aux | grep -w D+ 结果如下: 图1 nvidia D+进程 此时可以观察你的训练任务或
批量删除 标注人员管理 如果您创建的标注作业,开启了团队标注,“标注人员管理”页面中可查看团队标注作业的标注详情。添加、修改或删除标注成员。 登录“数据准备>数据标注”,在“我创建的”页签下可查看所有的标注作业列表。 在作业列表的“名称”列,根据标注作业名称找到对应的团队标注作业。(团队标注作业的名称后带有标识。)
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“策略内容”:允许,云服务中搜索“SFSTurbo”服务并选中,“操作”中查找只读操作“sfsturbo:shares:showShareNic”、“sfsturbo:shares:listShareNics”并选中,查找写操作“sfsturbo:shares:addShareNic”、
群详情页面。 在CCE集群详情页,选择左侧导航栏的“节点管理”,选择“节点”页签。 在节点列表,单击操作列的“更多 > 查看YAML”查看节点配置信息。 查看节点的yaml文件里“cce.kubectl.kubernetes.io/ascend-rank-table”字段是否有值。
使用token替换原先的密码授权方式,在git clone私有仓库和git push文件时,需要在授权方式框中输入token(见下图);具体获取token方式请参考查看GitHub中Personal Access Token信息。 父主题: JupyterLab插件故障
配置ModelArts基本使用权限 给子账号配置开发环境基本使用权限 给子账号配置训练作业基本使用权限 给子账号配置部署上线基本使用权限 给子账号配置查看所有Notebook实例的权限 管理员和开发者权限分离 不允许子账号使用公共资源池创建作业 委托授权ModelArts云服务使用SFS Turbo
建议您按以下步骤排查处理: 确认部署在线服务时是否选择了GPU规格。 在customize_service.py中添加一行代码os.system('nvcc -V)查看该镜像的cuda版本(customize_service.py编写指导请见模型推理代码编写说明)。 确认该cuda版本与您安装的mmcv版本是否匹配。
专属资源池从创建到启用需要一定时长,计费的起点是创建成功的时间点,而非创建时间。您可以在专属资源池详情页“基本信息”页签查看创建时间,在“事件”页签查看“事件信息”为“创建资源池管理节点成功”的“事件发生时间”,创建成功的时间点对应界面上的“事件发生时间”。 对于公共资源池:
如果在torchrun初始化分布式一致性协商阶段出现“RuntimeError:Socket Timeout”错误时,可以通过增加如下环境变量再次创建训练作业以查看torchrun初始化阶段的详细信息,进一步排查问题。 LOGLEVEL=INFO TORCH_CPP_LOG_LEVEL=INFO TO
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