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如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。 检查是否安装docker。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y
objects 资源标签,非特权池不能指定。 network NodeNetwork object 网络配置,非特权池不能指定。 extendParams Map<String,String> 自定义配置,比如设置节点dockerSize:"extendParams": {"dockerBaseSize":
Gallery,单击右上角“我的Gallery”进入我的Gallery页面。 单击左上方“创建资产”,选择“模型”。 在“创建模型”弹窗中配置参数,单击“创建”。 表1 创建模型 参数名称 说明 英文名称 必填项,模型的英文名称。 如果没有填写“中文名称”,则资产发布后,在模型页签上会显示该“英文名称”。
"cn-north-1" } } } } 到这里为止这个请求需要的内容就具备齐全了,您可以使用curl、Postman或直接编写代码等方式发送请求调用API。对于获取用户Token接口,返回的响应消息头中“x-subject-token”的值,就是需要获取的用户Token。有
ommit编号 ll 如果出现如图2,则表示远端已上传,则执行2。 反之,如果显示0KB,则表示远端未上传。请参考Notebook如何离线安装VS Code Server离线下载VS Code插件后,再执行2。 图2 远端已上传 关闭VS Code所有窗口,回到ModelArts
在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题: 云上迁移适配故障
练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以llama2-70b和llama2-13b预训练为例,执行脚本为0_pl_pretrain_70b.sh 和0_pl_pretrain_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。
练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以llama2-70b和llama2-13b预训练为例,执行脚本为0_pl_pretrain_70b.sh 和0_pl_pretrain_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。
Gallery,单击右上角“我的Gallery”进入我的Gallery页面。 单击左上方“创建资产”,选择“数据集”。 在“创建数据集”弹窗中配置参数,单击“创建”。 表1 创建数据集 参数名称 说明 英文名称 必填项,数据集的英文名称。 如果没有填写“中文名称”,则资产发布后,在数据集页签上会显示该“英文名称”。
String 指定查询的排序顺序。可选值如下: asc:递增排序 desc:递减排序(默认值) sort_by 否 String 指定查询的排序方式。可选值如下: create_time:按创建时间排序(默认值) version_name:按任务版本名称排序 请求参数 无 响应参数 状态码:
数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置 以llama2-70b和llama2-13b预训练为例,执行脚本为0_pl_pretrain_70b.sh 和0_pl_pretrain_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。
练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以llama2-70b和llama2-13b预训练为例,执行脚本为0_pl_pretrain_70b.sh 和0_pl_pretrain_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。
明和训练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的LoRA微调为例,执行脚本为0_pl_lora_70b.sh和0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。
据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以 llama2-70b 和 llama2-13b 预训练 为例,执行脚本为 0_pl_pretrain_70b.sh 和 0_pl_pretrain_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均
明和训练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的LoRA微调为例,执行脚本为0_pl_lora_70b.sh和0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。
据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以 llama2-70b 和 llama2-13b 预训练 为例,执行脚本为 0_pl_pretrain_70b.sh 和 0_pl_pretrain_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均
在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题: GPU相关问题
在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题: GPU相关问题
训练的数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的LoRA微调为例,执行脚本为0_pl_lora_70b.sh和0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。
据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以 llama2-70b 和 llama2-13b 预训练 为例,执行脚本为 0_pl_pretrain_70b.sh 和 0_pl_pretrain_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均