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--seq-length:要处理的最大seq length。 --workers:设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval:是一个用于设置日志输出间隔的参数,表示输出日志的频率。在训练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径: 训练完成后,以
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数据导入方式介绍 数据集创建完成后,您还可以通过导入数据的操作,接入更多数据。ModelArts支持从不同数据源导入数据。 从OBS导入数据到ModelArts数据集 从DLI导入数据到ModelArts数据集 从MRS导入数据到ModelArts数据集 从DWS导入数据到ModelArts数据集
rch,MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像,镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时,您可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练基础镜像列表 ModelArts中预置的训练基础镜像如下表所示。 表1 ModelArts训练基础镜像列表
训练作业中如何判断文件夹是否复制完毕? 您可以在训练作业启动文件的脚本中,通过如下方式获取复制和被复制文件夹大小,根据结果判断是否复制完毕: import moxing as mox mox.file.get_size('obs://bucket_name/obs_file',recursive=True)
背景信息 专属资源池的工作空间关联了企业项目,企业项目涉及到账单归集。为隔离不同子用户操作资源的权限,ModelArts提供了工作空间功能,管理员可以根据工作空间,隔离不同子用户操作工作空间内资源的权限。工作空间迁移包括资源池迁移和网络迁移,具体方法可见下文说明。 资源池工作空间迁移 登
集结构。此处以qwen-14b举例。 obs://${bucket_name}/${folder-name}/ #OBS桶名称和文件目录可以自定义创建,此处仅为举例。 ├── config.json ├── generation_config.json ├── gitattributes
集结构。此处以qwen-14b举例。 obs://${bucket_name}/${folder-name}/ #OBS桶名称和文件目录可以自定义创建,此处仅为举例。 ├── config.json ├── generation_config.json ├── gitattributes
集结构。此处以qwen-14b举例。 obs://${bucket_name}/${folder-name}/ #OBS桶名称和文件目录可以自定义创建,此处仅为举例。 ├── config.json ├── generation_config.json ├── gitattributes
面的内容? 原因分析 通过OBS导入模型时,ModelArts会将指定的OBS目录下的所有文件和文件夹复制到镜像中的指定路径下,镜像内路径可以通过self.model_path获取。 处理方法 获取镜像内的路径方法见模型推理代码编写说明。 父主题: 模型管理
json存在模型对应的路径下,例如:/data/nfs/benchmark/tokenizer/chatglm3-6b/config.json 问题3:使用离线推理时,性能较差或精度异常。 解决方法:将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams
json存在模型对应的路径下,例如:/data/nfs/benchmark/tokenizer/chatglm3-6b/config.json 问题3:使用离线推理时,性能较差或精度异常。 解决方法:将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams
delArts SDK提供的接口函数进行二次开发。 章节 内容 SDK简介 简要介绍ModelArts SDK的概念。 快速开始 介绍如何使用ModelArts SDK进行二次开发。 (可选)本地服务器安装ModelArts SDK 介绍如何在本地安装ModelArts SDK。
发布需求 如果你已经注册成为了AI Gallery平台上的合作伙伴,你可以在AI Gallery上发布你的需求。 在“AI Gallery”页面中,单击右上角“我的Gallery > 我的主页”进入个人中心页面。 左侧菜单栏选择“我的需求”进入我的需求列表页,单击右上方的“发布”,进入发布需求页面。
集结构。此处以qwen-14b举例。 obs://${bucket_name}/${folder-name}/ #OBS桶名称和文件目录可以自定义创建,此处仅为举例。 ├── config.json ├── generation_config.json ├── gitattributes
资源池创建失败的原因与解决方法? 本文主要介绍在ModelArts资源池创建失败时,如何查找失败原因,并解决问题。 问题定位 您可以参考以下步骤,查看资源池创建失败的报错信息,并根据相应的解决方法解决问题: 登录ModelArts控制台,单击弹性集群,单击资源池列表上方的“操作记录”查看创建失败的资源池。
可用,导致预检失败。 处理方法 通过给训练作业加环境变量“MA_DETECT_TRAIN_INJECT_CODE”并将对应的值设置成0,就可以将预检功能关闭。环境变量说明参考查看训练容器环境变量。 父主题: Ascend相关问题
训练任务的运行参数。格式为 [{"name":"your name", "value": "your value"}],value的值可以是string,也可以是int。 train_instance_type 是 String 训练作业选择的资源规格,请参考查询资源规格列表 train_instance_count
注册伙伴 仅当暂未注册伙伴的用户可以注册伙伴。 在“AI Gallery”页面中,单击右上角“我的Gallery > 我的主页”进入个人中心页面。 左侧菜单栏选择“解决方案”进入解决方案列表页,单击右上方“发布”进入合作伙伴申请页面。 如果已经是伙伴用户,则会进入发布解决方案页面。