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Connection timed out"如何解决? 问题现象 原因分析 原因分析一:实例配置的白名单IP与本地网络访问IP不符。 解决方法:请修改白名单为本地网络访问IP或者去掉白名单配置。 原因分析二:本地网络不通。 解决方法:检查本地网络以及网络限制。 父主题: VS Code连接开发环境失败故障处理
or bucket not found.')”。 原因:Moxing在进行文件复制时,未找到train_data_obs目录。 处理建议:修改train_data_obs目录为正确地址,重新启动训练作业。 另外在Moxing下载OBS对象过程中,不要删除相应OBS目录下的对象,否
1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64,并且优化的超参类型为float类型,ModelArts支持用户使用超参搜索功能。 在0代码修改的基础下,实现算法模型的超参搜索。需要完成以下步骤: 准备工作 创建算法 创建训练作业 查看超参搜索作业详情 准备工作 数据已完成准备:已
module name 'unidecode'” 问题现象 从mindspore开源gitee中master分支下载的tacotron2模型,修改配置文件后上传ModelArts准备训练,日志报错提示:No module name 'unidecode'。 原因分析 requirements
C:\Users\Administrator/.ssh/config”。 原因分析 文件夹“.ssh”的权限不仅是Windows当前用户拥有,或者当前用户权限不足,故修改权限即可。 解决方案 找到.ssh文件夹。一般位于“C:\Users”,例如“C:\Users\xxx”。 “C:\Users”目录下的文
开发环境如何实现IAM用户隔离? 开发环境如果需要实现IAM用户隔离,即多个IAM用户之间无法查看、修改和删除他人创建的Notebook。 目前有两种方案: 方案一:删除modelarts:notebook:listAllNotebooks细粒度权限。 方案二:使用工作空间功能:
使用Cloud Shell登录训练容器 使用场景 允许用户使用ModelArts控制台提供的Cloud Shell登录运行中的训练容器。 约束限制 仅专属资源池支持使用Cloud Shell,且训练作业必须处于“运行中”状态。 前提条件:给子账号配置允许使用Cloud Shell的权限
本案例将基于ModelArts提供的MindSpore预置镜像,并借助ModelArts命令行工具(请参考ma-cli镜像构建命令介绍),通过加载镜像构建模板并修改Dockerfile,构建出一个新镜像,最后注册后在Notebook使用。 操作流程 创建Notebook。 在Notebook中制作自定义镜像。
ning)以优化模型性能。修改数据集路径、模型路径。数据集路径格式为/datasets/pokemon-dataset/image_0.png,脚本里写到pokemon-dataset路径即可。 kohya_finetune.toml文件里数据集路径更改为pokemon-dataset路径。
参数 参数类型 描述 key String 参数键。 value String 参数值。 type String 参数种类。 请求示例 如下以修改uuid为2e5451fe-913f-4492-821a-2981031382f7的算法为例。 PUT https://endpoint/
用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 algorithm_id 是 String 算法ID。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 如下以修改uuid为2e5451fe-913f-4492-821a-2981031382f7的算法为例。 DELETE https://endpoi
数据,当前支持从OBS目录导入或从Manifest文件导入两种方式。导入之后您还可以在ModelArts数据管理模块中对数据进行重新标注或修改标注情况。 从OBS目录导入或从Manifest详细操作指导和规范说明请参见导入数据。 父主题: Standard数据管理
化模型性能。 训练前需要修改数据集路径、模型路径。数据集路径格式为/datasets/pokemon-dataset/image_0.png,脚本里写到pokemon-dataset路径即可。 将kohya_finetune.toml文件里数据集路径更改为pokemon-dataset路径。
代码中涉及到的OBS路径,请用户替换为自己的实际OBS路径。 代码是以PyTorch为例编写的,不同的AI框架之间,整体流程是完全相同的,仅需修改7和11中的 framework_type参数值即可,例如:MindSpore框架,此处framework_type=Ascend-Powered-Engine。
制为[0, 256]。 响应参数 无 请求示例 如下以修改uuid为3faf5c03-aaa1-4cbe-879d-24b05d997347的训练作业为例。修改成功后再调用查询训练作业接口即可看到description已被修改。 PUT https://endpoint/v2/{
代码中涉及到的OBS路径,请用户替换为自己的实际OBS路径。 代码是以PyTorch为例编写的,不同的AI框架之间,整体流程是完全相同的,仅需修改6和10中的framework_type参数值即可,例如:MindSpore框架,此处framework_type=Ascend-Powered-Engine。
release_to_gallery() 发布完成后可前往gallery查看相应的资产信息,资产权限默认为private,可在资产的console页面自行修改。 进入AI Gallery。 单击“我的Gallery>我的资产>Workflow”,进入我的Workflow页面。 在“我的发布”页签中查看发布到AI
Lite的DevServer环境中,使用NPU卡对MiniCPM-V 2.0进行LoRA微调及推理。本文档中提供的训练脚本,是基于原生MiniCPM-V的代码基础适配修改,可以用于NPU芯片训练。 MiniCPM 系列的最新多模态版本 MiniCPM-V 2.0。该模型基于 MiniCPM 2.4B 和 SigLip-400M
Lite的DevServer环境中,使用NPU卡对MiniCPM-V2.6进行LoRA微调及SFT微调。本文档中提供的训练脚本,是基于原生MiniCPM-V的代码基础适配修改,可以用于NPU芯片训练。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的DevServer上使用昇腾计算资源开展MiniCPM-V 2.6
更新数据集 功能介绍 修改数据集的基本信息,如数据集名称、描述、当前版本或标签等信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI PUT /v2/{projec