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会收费的实例已全部停止或删除,同时需清理运行Notebook实例时存储到云硬盘中的数据和其他存储到对象存储服务中的数据,以免继续扣费。 您可以在“费用中心 > 总览”页面设置“可用额度预警”功能,当可用额度、通用代金券和现金券的总额度低于预警阈值时,系统自动发送短信和邮件提醒。
system('df -hT') 磁盘空间满足,请执行5。 磁盘空间不足,请您使用GPU资源。 如果是在Notebook使用MoXing复制数据不成功,可以在Terminal界面中使用df -hT命令查看空间大小,排查是否因空间不足导致,可在创建Notebook时使用EVS挂载。 如果代码写作
predict(inputs)[0].get_data_to_numpy() print(outputs.shape) # (8, 1000) 动态分辨率 动态分辨率可以用于设置输入图片的动态分辨率参数。适用于执行推理时,每次处理图片宽和高不固定的场景,该参数需要与input_shape配合使用,input
"property" : { "@modelarts:color" : "#3399ff" } } ] } 根据响应可以了解数据集详情,其中“status”为“1”表示数据集创建成功且状态正常。 调用查询样本列表接口根据数据集ID获取数据集的样本详情。 请求消息体:
scripts/install.sh,该命令用于git clone完整的代码包和安装必要的依赖包,每次启动训练作业时会执行该命令安装。 您可以在Notebook中导入完代码之后,在Notebook运行sh scripts/install.sh命令提前下载完整代码包和安装依赖包,然
<模型下载路径> 方法三:使用专用多线程下载器 hfd:hfd 是本站开发的 huggingface 专用下载工具,基于成熟工具 git+aria2,可以做到稳定下载不断线。 方法四:使用Git clone,官方提供了 git clone repo_url 的方式下载,但是不支持断点续传,并且clone
约束限制 总览页面打开的CodeLab不支持此项功能,但是如果用户在AI Hub中打开了可用的案例,会自动跳转到CodeLab中,此时是可以使用这项功能的。 如果切换了Notebook的规格,那么只能在Notebook进行单机调测,不能进行分布式调测,也不能提交远程训练任务。
已在云监控服务创建ModelArts监控服务。登录“云监控服务”控制台,在“自定义监控”页面,根据界面提示创建ModelArts监控服务。 操作步骤 设置告警规则有多种方式。您可以根据实际应用场景,选择设置告警规则的方式。 对ModelArts服务设置告警规则 对单个服务设置告警规则 对模型版本设置告警规则 对服务或模型版本的单个指标设置告警规则
如果需要使用本文档中训练后的权重文件进行推理,请参考此章节合并训练权重文件并转换为Huggingface格式。 如果无推理任务或者使用开源Huggingface权重文件推理,都可以忽略此章节。 下一步的推理任务请参考文档《开源大模型基于DevServer的推理通用指导》。 将多个权重文件合并为一个文件并转换格式 任意并行切分策略的Megatron权重
gpu_type String 资源规格GPU的类型。 spec_code String 云资源的规格类型。 max_num Integer 可以选择的最大节点数量。 unit_num Integer 计价单元个数。 storage String 资源规格的ssd大小。 interface_type
peed/scripts/qwen目录下。训练前,可以根据实际需要修改超参配置。 微调任务配置,操作同预训练配置类似,不同点为RUN_TYPE类型不同,以及输入输出路径的配置的不同。SFT微调的计算量与预训练基本一致,故配置可以与预训练相同。 表1 SFT微调超参配置 参数 示例值
peed/scripts/glm3目录下。训练前,可以根据实际需要修改超参配置。 微调任务配置,操作同预训练配置类似,不同点为RUN_TYPE类型不同,以及输入输出路径的配置的不同。SFT微调的计算量与预训练基本一致,故配置可以与预训练相同。 表1 SFT全参微调超参配置 参数 值
分如何计费,请您关注,避免造成不必要的资源浪费。 节点配置 数据标注参数配置 labeling_input:选择预先创建的数据集即可,版本可以不用选择。 task_name:填写需要创建的标注任务名称即可。 说明: 首次运行需要配置,会自动创建新的标注任务,后续不建议进行修改,使用同一个标注任务进行数据标注。
self.model = None self.predict = None # label文件可以在这里加载,在后处理函数里使用 # label.txt放在obs和模型包的目录 # with open(os
168.20.0/24重叠,否则会和专属资源池的网段发生冲突,因为专属资源池的默认网段为192.168.20.0/24。专属资源池实际使用的网段可以在资源池的详情页面查看“网络”获取。 条件二:SFS Turbo网段不能与172网段重叠,否则会和容器网络发生冲突,因为容器网络使用的是172网段。
情况下,有的实例正常,有的实例异常。正常的实例会产生费用,此时服务状态是concerning。 failed:失败,服务部署失败,失败原因可以查看事件和日志标签。 stopped:停止。 finished:只有批量服务会有这个状态,表示运行完成。 sort_by 否 String
包年/包月资源 对于包年/包月计费模式的资源,用户在购买时会一次性付费,服务将在到期后自动停止使用。 如果在计费周期内不再使用包年/包月资源,您可以执行退订操作,系统将根据资源是否属于五天无理由退订、是否使用代金券和折扣券等条件返还一定金额到您的账户。详细的退订规则请参见云服务退订规则概览。
在主机上新建config.yaml文件。 config.yaml文件用于配置pod,本示例中使用sleep命令启动pod,便于进入pod调试。您也可以修改command为对应的任务启动命令(如“python train.py”),任务会在启动容器后执行。 config.yaml内容如下:
如果需要使用本文档中训练后的权重文件进行推理,请参考此章节合并训练权重文件并转换为Huggingface格式。 如果无推理任务或者使用开源Huggingface权重文件推理,都可以忽略此章节。 下一步的推理任务请参考文档《开源大模型基于DevServer的推理通用指导》。 将多个权重文件合并为一个文件并转换格式 该场
= os.path.join(base_local_path, "train/") # 这里提前将训练脚本放在了obs中,实际上训练脚本可以是任何来源,只要能够放到Notebook里边就行 session.obs.download_file(os.path.join(base_bucket_path