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表示配置模型推理代码需要的依赖包,需要提供依赖包名、安装方式和版本约束的信息,详细参数见模型配置文件编写说明。导入模型时,模型配置文件中的安装包依赖参数“dependencies”如何编写? 解决方案 安装包存在前后依赖关系。例如您在安装“mmcv-full”之前,需要完成“Cy
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本教程中用到的模型软件包如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-905-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。
在训练作业列表中,单击目标训练作业名称,查看该作业的详情。 在左侧获取“输出位置”下的路径,即为训练模型的下载路径。 模型迁移到其他账号 您可以通过如下两种方式将训练的模型迁移到其他账号。 将训练好的模型下载至本地后,上传至目标账号对应区域的OBS桶中。 通过对模型存储的目标文件夹或者目标桶配置策略,
数;如果使用awq、smoothquant或者gptq加载的量化权重,根据量化方式选择对应参数,可选awq,smoothquant,gptq。 distributed_executor_backend是开启多进程服务方式,选择ray开启。 model:模型启动模式,可选vllm,
密钥对在用户第一次创建时,自动下载,之后使用相同的密钥时不会再有下载界面(用户一定要保存好),或者每次都使用新的密钥对。 Step1 添加Remote-SSH插件 在本地的VS Code开发环境中,单击左侧列表的Extensions图标选项,在搜索框中输入SSH,单击Remote-SSH插件的install按钮,完成插件安装。
参数session即是1初始化的数据。返回的是一个字典,其中flavors值是一个列表,描述了训练服务支持的所有规格的信息。每个元素中flavor_id是可直接用于远程训练任务的计算规格,max_num是该规格的最大节点数。如果用户知道要使用的计算规格,可以略过这一步。 提交远程训练作业。
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通过nvidia-smi -a查询到存在Pending Page Blacklist为Yes的记录,或多比特Register File大于0。对于Ampere架构的GPU,存在以下场景: 存在不可纠正的SRAM错误。 存在Remapping Failure记录。 dmsg中存在Xid 95事件。
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在ModelArts中1个节点的专属资源池,能否部署多个服务? 支持。 在部署服务时,选择专属资源池,在选择“计算节点规格”时选择“自定义规格”,设置小一些或者选择小规格的服务节点规格,当资源池节点可以容纳多个服务节点规格时,就可以部署多个服务。如果使用此方式进行部署推理,选择的规格务必满足模型的要求,
__mul__.2在forward计算阶段的第一个input存在偏差。 追溯代码实现是下图中noise变量使用torch.rand_like ()作noise变量的初始化 (下图第730行)。由于torch.rand_like()该函数会根据输入的input构造同样size、dtype
Pytorch通过spawn模式创建了多个进程,每个进程会调用多进程方式使用Mox下载数据。此时子进程会不断销毁重建,Mox也就会不断的被导入,导致打印很多Mox的版本信息。 处理方法 为避免训练作业Pytorch Mox日志反复输出的问题,需要您在“启动文件”中添加如下代码,当“MOX_SILENT_MODE
开启滚动:开启开关后,支持滚动升级的方式进行驱动升级。当前支持“按节点比例”和“按实例数量”两种滚动方式。 按节点比例:每批次驱动升级的实例数量为“节点比例*资源池实例总数”。 按实例数量:可以设置每批次驱动升级的实例数量。 对于不同的升级方式,滚动升级选择实例的策略会不同: 如果升级方式为安全升级,
配置Workflow的输入输出目录 功能介绍 统一存储主要用于工作流的目录管理,帮助用户统一管理一个工作流中的所有存储路径,主要分为以下两个功能: 输入目录管理:开发者在编辑开发工作流时可以对所有数据的存储路径做统一管理,规定用户按照自己的目录规划来存放数据,而存储的根目录可以根据用
授权API至APP 功能介绍 将指定的API授权给APP。API的认证方式必须为APP认证,APP的创建用户必须是API所属服务的创建者,且请求用户对API所属服务必须有更新权限。 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