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"software|firmware" #查看驱动和固件版本 如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。 驱动版本要求是23.0.6。如果不符合要求请参考安装固件和驱动章节升级驱动。 检查docker是否安装。 docker -v
在ModelArts训练时如何安装C++的依赖库? 在训练作业的过程中,会使用到第三方库。以C++为例,请参考如下操作步骤进行安装: 将源码下载至本地并上传到OBS。使用OBS客户端上传文件的操作请参见上传文件。 将上传到OBS的源码使用Moxing复制到开发环境Notebook中。
解决方式: 在Terminal里执行如下命令在镜像里指定环境变量。 # python-3.7.10这里指用户想设置的kernel名称 export KG_DEFAULT_KERNEL_NAME=python-3.7.10 单击操作列的“更多>保存镜像”,保存成功后然后重新启动Notebook。
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:
如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y
"software|firmware" #查看驱动和固件版本 如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。 驱动版本要求是23.0.6。如果不符合要求请参考安装固件和驱动章节升级驱动。 检查docker是否安装。 docker -v
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:
如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y
"software|firmware" #查看驱动和固件版本 如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。 驱动版本要求是23.0.6。如果不符合要求请参考安装固件和驱动章节升级驱动。 检查docker是否安装。 docker -v
"software|firmware" #查看驱动和固件版本 如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。 驱动版本要求是23.0.6。如果不符合要求请参考安装固件和驱动章节升级驱动。 检查docker是否安装。 docker -v
如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。 检查是否安装docker。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y
自定义镜像中不能安装GPU或Ascend驱动程序。当用户选择GPU资源运行训练作业时,ModelArts后台自动将GPU驱动程序放置在训练环境中的 /usr/local/nvidia目录;当用户选择Ascend资源运行训练作业时,ModelArts后台自动将Ascend驱动程序放置在/
[ "tf1.13-python3.6-cpu", "tf1.13-python3.6-gpu", "tf1.13-python3.7-cpu", "tf1.13-python3.7-gpu", "python3.6", "tf1.13-python3.7-aiflow-gpu"
Notebook中安装依赖包报错ERROR: HTTP error 404 while getting xxx 问题现象 在Notebook中安装依赖包时报错,报错截图如下: 原因分析 pypi源没有这个包或源不可用。 解决方案 使用别的源下载。 pip install -i 源地址
裸金属服务器环境配置指南。 本文基于方式二的环境进行操作,请参考方式二中的环境开通和配置指导完成裸机和容器开发初始化配置。注意业务基础镜像选择Ascend+PyTorch镜像。 配置好的容器环境如下图所示: 图1 环境配置完成 父主题: 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导
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:
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:
"software|firmware" #查看驱动和固件版本 如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。 驱动版本要求是23.0.5。如果不符合要求请参考安装固件和驱动章节升级驱动。 检查docker是否安装。 docker -v
ModelArts导入模型时,如何编写模型配置文件中的安装包依赖参数? 问题描述 从OBS中或者从容器镜像中导入模型时,开发者需要编写模型配置文件。模型配置文件描述模型用途、模型计算框架、模型精度、推理代码依赖包以及模型对外API接口。配置文件为JSON格式。配置文件中的“dependencies”,表示配置模型推
在转换前备份。 python convert_awq_to_npu.py --model /home/ma-user/Qwen1.5-72B-Chat-AWQ 参数说明: model:模型路径。 Step4 启动AWQ量化服务 参考部署推理服务,使用量化后权重部署AWQ量化服务。