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开放脚本地址,其中region-id根据实际region修改,例如cn-southwest-2 value: "https://mtest-bucket.obs.{region-id}.myhuaweicloud.com/acc/rank"
集群性能分析工具,采集好的多机Profiling数据可通过该工具分析集群通信耗时、通信带宽矩阵等内容,从而辅助定位慢卡、慢节点等问题。工具的输出数据为csv格式,可直接拖入Ascend Insight进行可视化查看。 下载工具源码使用。 集群分析工具 MindStudio-Insight 性能可视
户端产生结果。数据集的打分结果在result/{model_name}/...目录下,查找到summmary目录,有txt和csv两种保存格式。总体打分结果参考txt和csv文件的最后一行,举例如下: npu: mmlu:46.6 gpu: mmlu:47 NPU打分结果(mmlu取值46
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{} to obs bucket {}".format(log_tar, obs_bucket)) obs_url = "https://%s.obs.%s.myhuaweicloud.com/%s/%s" % (obs_bucket, self.region_id,
ModelArts平台日志 ModelArts平台产生的系统日志,主要用于运维人员定位平台问题。 普通日志的文件格式如下,其中task id为训练作业中的节点id。 统一日志格式:modelarts-job-[job id]-[task id].log 样例:log/modelarts
户端产生结果。数据集的打分结果在result/{model_name}/...目录下,查找到summmary目录,有txt和csv两种保存格式。 总体打分结果参考txt和csv文件的最后一行,举例如下: npu: mmlu:46.6 gpu: mmlu:47 NPU打分结果(mmlu取值46
由于欧拉源上没有git-lfs包,所以需要从压缩包中解压使用,在浏览器中输入如下地址下载git-lfs压缩包并上传到服务器的/home目录。 https://github.com/git-lfs/git-lfs/releases/download/v3.2.0/git-lfs-linux-arm64-v3
num_train_epochs 5 表示训练轮次,根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。 fp16/bf16 true 使用混合精度格式,减少内存使用和计算需求。二者选其一 learning_rate 2.0e-5 指定学习率 disable_gradient_checkpointing
的视频将呈现在“已标注”页签下。 常见问题 Q:视频数据集无法显示或者无法播放视频? A:如果无法显示和播放视频,请检查视频格式类型,目前只支持MP4格式。 父主题: 通过人工标注方式标注数据
下载地址:https://huggingface.co/benjamin-paine/stable-diffusion-v1-5/tree/main (需登录) 下载stable-diffusion-xl-base-1.0模型包并上传到宿主机上,官网下载地址:https://huggingface
EFS。 多卡训练时使用单进程dataloader,即num_workers参数默认为0。 存在其他多进程操作影响了数据多进程读取。 数据格式问题,例如zip、tar.gz等压缩包。 dataloader参数设置不合理,如没有配置锁页内存pin_memory=True。 下图中展
json,放在weights文件夹下。 下载链接:https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-ema/tree/main 下载text_encoder权重,放在weights_t5文件夹下。 下载链接:https://huggingface.co/
main_service_step] ) 同步推理服务部署相关信息配置操作 在开发态中(一般指Notebook),节点启动运行后,用户根据日志打印的输入格式进行配置,如下所示: 在ModelArts管理控制台,左侧菜单栏选择“开发空间>Workflow”进入Workflow页面。 在服务部署节
ModelArts-Console访问地址 华北-北京四 https://console.huaweicloud.com/modelarts/?region=cn-north-4#/dataLabel?tabActive=labelConsole 华北-北京一 https://console.huaweicloud
若无法访问公网,则可以配置代理,增加`--build-arg`参数指定代理地址,可访问公网。 docker build --build-arg "https_proxy=http://xxx.xxx.xxx.xxx" --build-arg "http_proxy=http://xxx.xxx
num_train_epochs 5 表示训练轮次,根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。 fp16/bf16 true 使用混合精度格式,减少内存使用和计算需求。二者选其一 learning_rate 2.0e-5 指定学习率 disable_gradient_checkpointing
户端产生结果。数据集的打分结果在result/{model_name}/...目录下,查找到summmary目录,有txt和csv两种保存格式。 总体打分结果参考txt和csv文件的最后一行,举例如下: npu: mmlu:46.6 gpu: mmlu:47 NPU打分结果(mmlu取值46
error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 POST https://{endpoint}/v1/{project_id}/app-auth/{service_id}/apis { "workspace_id"
将自定义指标采集容器指定到SideCar容器,这样可以不占用业务负载容器的资源。 自定义指标数据格式 自定义指标数据的格式必须是符合open metrics规范的文本,即每个指标的格式应为: <指标名称>{<标签名称>=<标签值>,...} <采样值> [毫秒时戳] 举例如下(#开头为注释,非必需):