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ta_source同时出现。 data_source 否 JSON Array 训练作业使用的数据集。不可与data_url、dataset_id/dataset_version_id同时使用。表4 spec_id 是 Long 训练作业选择的资源规格ID。请从查询作业资源规格接
代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.906-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径：Support-E 请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 模型软件包结构说明
annotation_config = dict() # Manifest文件导入任务中，传入annotation_config参数可以导入标注信息 import_resp = dataset.import_data( path="/obs-gaia
选择模型服务，单击操作列的“更多 > 服务升级”。 在服务升级页面，配置升级参数。 “模型设置”：单击“更换”，选择原模型下的其他模型版本。 其他参数不可修改，但可以了解原模型服务的配置。 配置完成后，单击“提交”启动服务升级。 父主题： 管理我的服务
Profiler接口可全面采集PyTorch训练场景下的性能数据，主要包括PyTorch层算子信息、CANN层算子信息、底层NPU算子信息、以及算子内存占用信息等，可以全方位分析PyTorch训练时的性能状态。 录制命令如下： 在启动训练脚本基础：步骤三 启动训练脚本 新加DO_PROFILER=1和PR
Profiler接口可全面采集PyTorch训练场景下的性能数据，主要包括PyTorch层算子信息、CANN层算子信息、底层NPU算子信息、以及算子内存占用信息等，可以全方位分析PyTorch训练时的性能状态。 录制命令如下： 在启动训练脚本基础：启动训练脚本新加DO_PROFILER=1和PROF_SA
Profiler接口可全面采集PyTorch训练场景下的性能数据，主要包括PyTorch层算子信息、CANN层算子信息、底层NPU算子信息、以及算子内存占用信息等，可以全方位分析PyTorch训练时的性能状态。 录制命令如下： 在启动训练脚本基础：步骤三：启动训练脚本 新加DO_PROFILER=1和PR
Profiler接口可全面采集PyTorch训练场景下的性能数据，主要包括PyTorch层算子信息、CANN层算子信息、底层NPU算子信息、以及算子内存占用信息等，可以全方位分析PyTorch训练时的性能状态。 录制命令如下： 在启动训练脚本基础：步骤三 启动训练脚本 新加DO_PROFILER=1和PR
Profiler接口可全面采集PyTorch训练场景下的性能数据，主要包括PyTorch层算子信息、CANN层算子信息、底层NPU算子信息、以及算子内存占用信息等，可以全方位分析PyTorch训练时的性能状态。 录制命令如下： 在启动训练脚本基础上Step3 启动训练脚本 新加DO_PROFILER=1和
backend service due to connection refused. " 出现该报错有两种情况： 流量超过了模型的处理能力。可以考虑降低流量或者增加模型实例数量。 镜像自身有问题。需要单独运行镜像确保镜像本身能正确提供服务。 "error_msg"："Due to self
supported wheel on this platform”报错，具体解决方法请参见2。 处理方法 安装第三方包 pip中存在的包，使用如下代码： import os os.system('pip install xxx') pip源中不存在的包，此处以“apex”为例，请您用如下方式将安装包上传到OBS桶中。
代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.912-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径：Support-E，在此路径中查找下载ModelArts 6.3.912
选择模型服务，单击操作列的“更多 > 设置QPS”，在弹窗中修改数值，单击“提交”启动修改任务。 图1 修改QPS 在我的服务列表，单击服务名称，进入服务详情页，可以查看修改后的QPS是否生效。 父主题： 管理我的服务
登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“资产管理 >数据集”，进入“数据集”管理页面。 在数据集所在行，单击操作列的“导入”。 或者，您可以单击数据集名称，进入数据集“概览”页，在页面右上角单击“导入”。 在“导入”对话框中，参考如下说明填写参数，然后单击“确定”。 “数据来源”：“本地上传”
比对您创建的OBS桶所在区域与ModelArts所在区域是否一致。务必保证OBS桶与ModelArts所在区域一致。 检查您的账号是否有该OBS桶的访问权限 如果在使用Notebook时，需要访问其他账号的OBS桶，请查看您的账号是否有该OBS桶的访问权限。如没有权限，请参见在Notebook中，如何访问其他账号的OBS桶？。
String 训练作业的引擎名称。 engine_id Long 训练作业的引擎ID。 engine_version String 训练作业使用的引擎版本。 user_image_url String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的SWR-URL。如：“100.125.5.235
此参数。 表2 real-time config结构 参数 参数类型 描述 model_id String 模型ID。“model_id”可以通过查询模型列表或者ModelArts管理控制台获取。 model_name String 模型名称。 model_version String
为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging Face 转 Megatron格式，以及Megatron 转 Hugging Face格式，而脚本使用hf2hg、mg2hf参数传递来区分。 方法一：用户可打开scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh脚本，将执行的
为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging Face 转 Megatron格式，以及Megatron 转 Hugging Face格式，而脚本使用hf2hg、mg2hf参数传递来区分。 方法一：用户可打开scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh脚本，将执行的
为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging Face 转 Megatron格式，以及Megatron 转 Hugging Face格式，而脚本使用hf2hg、mg2hf参数传递来区分。 方法一：用户可打开scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh脚本，将执行的
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