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on exit barrier错误 4、需要开启profiling功能进行性能数据采集和解析请参考录制Profiling 5、训练过程中报"ModuleNotFoundError: No module named 'tyro'"可参考依赖包tyro错误:"ModuleNotFoundError
能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 SSH登录机器后,检查NP
购买DevServer资源时如果无可选资源规格,需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 SSH登录机器后,检查NP
"--rdzv_conf=timeout=7200" } 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 TO
在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 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。
路径的API pandas中对h5的文件读写to_hdf和read_hdf既不支持OBS路径,也不支持输入一个文件对象,考虑以下代码会出现错误。 1 2 3 4 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B':
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
在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 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。
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AscendCloud-LLM-*.zip Yi-34B、Qwen1.5系列、GLM4-9B模型执行lora微调策略任务如产生产生mc2融合算子错误,可参考mc2融合算子报错 上传tokenizers文件到工作目录中的/mnt/sfs_turbo/tokenizers/Llama2-{
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点。不支持跨站点访问OBS桶。 请确认操作Notebook的账号有权限读取OBS桶中的数据。 具体请参见ModelArts中提示OBS路径错误。 父主题: 上传文件至JupyterLab
如何删除ModelArts数据集中的图片? 登录ModelArts管理控制台,左侧菜单栏选择“数据管理>数据标注”,进入数据标注列表,单击需要删除图片的数据集,进入标注详情页。 在“全部”、“未标注”或“已标注”页面中,依次选中需要删除的图片,或者“选择当前页”选中该页面所有图片
使用debug方式调试代码的前提是本地的代码和云端的代码是完全一致的,如果不一致可能会导致在本地打断点的行和实际运行时该行的代码并不一样,会出现意想不到的错误。 因此在配置云上Python Interpreter时,推荐选择Automatically upload选项,以保证本地的文件修改能自动
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"instance_count" : 1 } ] } 响应示例 状态码: 200 更新服务成功。 { } 状态码 状态码 描述 200 更新服务成功。 错误码 请参见错误码。 父主题: 服务管理
"7feb7235-ed9c-48ae-9833-2876b2458445" } 状态码 状态码 描述 200 模型创建成功。 错误码 请参见错误码。 父主题: AI应用管理
ModelArts在线服务和边缘服务有什么区别? 在线服务 将模型部署为一个Web服务,您可以通过管理控制台或者API接口访问在线服务。 边缘服务 云端服务是集中化的离终端设备较远,对于实时性要求高的计算需求,把计算放在云上会引起网络延时变长、网络拥塞、服务质量下降等问题。而终端
自动学习生成的模型,存储在哪里?支持哪些其他操作? 模型统一管理 针对自动学习项目,当模型训练完成后,其生成的模型,将自动进入“模型管理”页面,如下图所示。模型名称由系统自动命名,前缀与自动学习项目的名称一致,方便辨识。 自动学习生成的模型,不支持下载使用。 图1 自动学习生成的模型
脚本为: cd /cache/code/ python start_train.py 如果训练流程不符合预期,可以在容器实例中查看日志、错误等,并进行代码、环境变量的修正。 预制脚本测试整体流程 一般使用run.sh封装训练外的文件复制工作(数据、代码:OBS-->容器,输出结果:容器-->OBS),run