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经理发起维修流程(若无客户经理可提交工单)。 表1 节点故障类型定义 NodeCondition Type 分类 子类 异常中文描述 检测方法 处理建议 NT_NPU_DEVICE NPU 其他 npu dcmi device异常。 NPU设备异常,昇腾dcmi接口中返回设备存在重要或紧急告警。
${container_work_dir} git config --global http.sslVerify false # 先安装lfs wget https://github.com/git-lfs/git-lfs/releases/download/v3.5.1/git-lfs-linux-arm64-v3
rue。 CutOut 随机擦除,在深度学习中常用的方法,用于模拟物体被障碍物遮挡。 do_validation:数据扩增前是否进行数据校验。默认值为True。 Flip 翻转,沿图片水平轴或竖直轴做翻转,是非常常见的增强方法。 lr_ud:选择翻转的方向,lr为水平翻转,ud为竖直翻转。默认值为lr
- stable-diffusion套件 使用diffusers (https://github.com/huggingface/diffusers)。 stable-diffusion-webui (https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui)。
方式二:Python语言获取IP和端口号 Python代码如下,下述代码中以下参数需要手动修改: project_id:用户项目ID,获取方法请参见获取项目ID和名称。 service_id:服务ID,在服务详情页可查看。 REGION_ENDPOINT:服务的终端节点,查询请参见终端节点。
接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考:https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式,离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/lates
参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。 请求参数 无 响应参数 状态码: 200 表2 响应Body参数
精度评测可以在原先conda环境,进入到一个固定目录下,执行如下命令。 rm -rf lm-evaluation-harness/ git clone https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness.git cd lm-evaluation-harness
VPC:选择内网域名关联的VPC。 单击“确定”,完成DNS内网域名的创建。 VPC访问在线服务 通过VPC访问通道访问在线服务,API如下: https://{DNS内网域名}/{URL} DNS内网域名:设置的内网域名。您还可以通过在线服务列表页,单击“VPC访问通道”,打开弹出框,查看“访问域名”。
后将文件关闭。为了防止忘记文件关闭操作,推荐使用with语句,在with语句退出时会自动调用mox.file.File对象的close()方法: 1 2 3 import moxing as mox with mox.file.File('obs://bucket_name/obs_file
预测分析项目中需要使用到的数据集为表格数据集,数据格式支持csv格式。表格数据集的具体介绍请参见表格数据集。 将原始.xlsx格式的数据转换为.csv格式的数据的方法如下: 将原始表格数据(.xlsx)另存。单击“文件>另存为”,选择本地地址后,下拉选择“保存类型”为“CSV (逗号分隔)(*.csv)
段。 batch_size:输入的batch_size大小,不影响精度,只影响得到结果速度。 eval_datasets:评测数据集和评测方法,比如ceval_gen、mmlu_gen 。 model_name:评测模型名称,不需要与启动服务时的模型参数保持一致。 benchma
段。 batch_size:输入的batch_size大小,不影响精度,只影响得到结果速度。 eval_datasets:评测数据集和评测方法,比如ceval_gen、mmlu_gen 。 model_name:评测模型名称,不需要与启动服务时的模型参数保持一致。 benchma
精度评测可以在原先conda环境,进入到一个固定目录下,执行如下命令。 rm -rf lm-evaluation-harness/ git clone https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness.git cd lm-evaluation-harness
精度评测可以在原先conda环境,进入到一个固定目录下,执行如下命令。 rm -rf lm-evaluation-harness/ git clone https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness.git cd lm-evaluation-harness
精度评测可以在原先conda环境,进入到一个固定目录下,执行如下命令。 rm -rf lm-evaluation-harness/ git clone https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness.git cd lm-evaluation-harness
index-url = https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple trusted-host = repo.huaweicloud.com timeout = 120 在华为开源镜像站https://mirrors.huaweicloud
myhuaweicloud.com(此处需要替换成对应局点的pip源地址) pip install py-spy 查看堆栈。py-spy工具的具体使用方法可参考py-spy官方文档。 # 找到训练进程的PID ps -ef # 查看进程12345的进程堆栈 # 如果是8卡的训练作业,一般用
是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workforce_task_id 是 String 标注任务ID。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选
/{execution_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workflow_id 是 String 工作流的ID。 execution_id 是 String 工作流执行ID。