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i是 Hugging Face 官方提供的命令行工具,自带完善的下载功能。具体步骤可参考:HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后,以Llama2-70B为例: huggingface-cli download --resume-download meta-l
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重要 实例扩容完成 (User %s updated storage size successfully) 重要 UpdateKeyPair 配置实例密钥对 (User %s updated the instance keypair to "{%s}") 重要 更新实例密钥对 (User
在“删除资源池”页面,需在文本框中输入“DELETE”,单击“确定”,删除资源池。 可切换“训练作业”、“推理服务”、“开发环境”页签查看资源池上创建的训练作业、部署的推理服务、创建的Notebook实例。 图1 删除资源池 释放游离节点 如果您的资源中存在游离节点(即没有被纳管到资源池中的节点),您可在“AI专属资源池
userdata机制拉取cce-agent,但是在服务器上查看没有拉cce-agent的动作,理论上该动作是cloudinit中的脚本在创建时自动执行的,可能是由于安装脚本没有注入userdata或者注入了但未执行。 经查看是由于userdata未执行,可能原因为服务器A制作镜像时没有清理残留目录导致,即:
当不需要该工作空间时,可以调用删除工作空间接口删除工作空间。 前提条件 已获取IAM的EndPoint和ModelArts的EndPoint。 确认服务的部署区域,获取项目名称和ID、获取帐号名和ID和获取用户名和ID。 操作步骤 调用认证鉴权接口获取用户的Token。 请求消息体: URI格式:POST
本。如第一次训练版本号为“0.0.1”,下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后,再执行模型部署的操作。 父主题: 使用自动学习实现物体检测
原因:训练作业使用的镜像CUDA版本只支持sm_37、sm_50、sm_60和sm_70的加速卡,不支持sm_80。 处理建议:使用自定义镜像创建训练作业,并安装高版本的cuda以及对应的PyTorch版本。 查看训练作业的“日志”,出现报错“ERROR:root:label_map.pbtxt cannot
解决方法:降低transformers版本到4.42:pip install transformers==4.42 --upgrade 问题6:部署在线服务报错starting container process caused "exec: \"/home/mind/model/run_vllm
i是 Hugging Face 官方提供的命令行工具,自带完善的下载功能。具体步骤可参考:HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后,以Llama2-70B为例: huggingface-cli download --resume-download meta-l
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ASCEND service_type 否 String 镜像支持服务类型。枚举值如下: COMMON:通用镜像。 INFERENCE: 建议仅在推理部署场景使用。 TRAIN: 建议仅在训练任务场景使用。 DEV: 建议仅在开发调测场景使用。 UNKNOWN: 未明确设置的镜像支持的服务类型。
s/v1/region" ) func main() { // 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全; // 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例,运行本示例前请先在本地环
本。如第一次训练版本号为“0.0.1”,下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后,再执行模型部署的操作。 父主题: 使用自动学习实现声音分类
/projects,其中{iam-endpoint}为IAM的终端节点,可以从地区和终端节点处获取。 响应示例如下,例如ModelArts部署的区域为"cn-north-4",响应消息体中查找“name”为"cn-north-4",其中projects下的“id”即为项目ID。 {
UTC'的毫秒数。 description String 模型描述信息。 source_type String 模型来源的类型,仅当模型为自动学习部署过来时有值,取值为“auto”。 父主题: 模型管理
activate”命令激活指定的 “conda env”,需要使用其他方式以达成使用指定“conda env”来启动训练的效果。假设您的自定义镜像中的“conda”安装于“/home/ma-user/anaconda3”目录“conda env”为“python-3.7.10”,训练脚本位于“/home/
情。 如何选择可用区? 是否将资源放在同一可用区内,主要取决于您对容灾能力和网络时延的要求。 如果您的应用需要较高的容灾能力,建议您将资源部署在同一区域的不同可用区内。 如果您的应用要求实例之间的网络延时较低,则建议您将资源创建在同一可用区内。 区域和终端节点 当您通过API使用
本。如第一次训练版本号为“0.0.1”,下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后,再执行模型部署的操作。 父主题: 使用自动学习实现文本分类