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文本分类的标签类型。可选值如下: 0:标签和文本分离,以固定后缀“_result”区分。如:文本文件是“abc.txt”,标签文件是“abc_result.txt”。 1:默认值,标签和文本在一个文件内,以分隔符分离。文本与标签,标签与标签之间的分隔符可通过text_sample_sep
--model ${model_path}:模型地址,模型格式是HuggingFace的目录格式。即Step2 准备权重文件上传的HuggingFace权重文件存放目录。如果使用了量化功能,则使用推理模型量化章节转换后的权重。 --max-num-seqs:最大同时处理的请求数,超过后拒绝访问。
conditioning_images.zip unzip images.zip 接着修改fill50k.py文件,如果机器无法访问huggingface网站,则需要将脚本文件中下载地址替换为容器本地目录。 56 def _split_generators(self, dl_manager):
L=1 export ASCEND_SLOG_PRINT_TO_STDOUT=1 模型转换时指定AOE调优配置文件。 #shell # 模型转换时指定AOE调优配置文件并将调优日志输出到aoe_unet.log mkdir aoe_output converter_lite --
Code提交代码时弹出对话框提示用户名和用户邮箱配置错误 实例重新启动后,Notebook内安装的插件丢失 VS Code中查看远端日志 打开VS Code的配置文件settings.json VS Code背景配置为豆沙绿 VS Code中设置远端默认安装的插件 VS Code中把本地的指定插件安装到远端或把远端插件安装到本地
ma-cau-adapter,ma-cli命令将不支持创建算法工程,无法在Notebook中基于已有算法工程进行资产(数据、模型权重、算法文件)安装、模型开发、训练和推理部署等任务。如您有任何问题,可随时通过工单或者服务热线(4000-955-988或950808)与我们联系。 父主题:
还有较少数原因是节点故障,跑到特定节点必现OOM,其他节点正常。 处理方法 如果是正常的OOM,就需要修改一些超参,释放一些不需要的tensor。 修改网络参数,比如batch_size、hide_layer、cell_nums等。 释放一些不需要的tensor,使用过的,如下: del tmp_tensor
max_model_len is greater than the drived max_model_len 解决方法: 修改config.json文件中的"seq_length"的值,"seq_length"需要大于等于 --max-model-len的值。 config.json存在模
dels/text_encoder.mindir --device=Ascend 上述命令中:modelFile指定生成的mindir模型文件;device指定运行推理的设备。其他用法参考benchmark文档。 测试结果如下所示: 图1 测试结果 父主题: 性能调优
max_model_len is greater than the drived max_model_len 解决方法: 修改config.json文件中的"seq_length"的值,"seq_length"需要大于等于 --max-model-len的值。 config.json存在模
训练输入(参数名称:)下载失败,失败原因: [worker-0] 正在安装Python依赖包,导入文件: [worker-0] [耗时: 秒] Python依赖包安装完成,导入文件: [worker-0] 训练任务开始运行 [worker-0] 训练任务运行结束,退出码 [worker-0]
/AutoAWQ-0.2.5 export PYPI_BUILD=1 pip install -e . 需要编辑“examples/quantize.py”文件,针对NPU进行如下适配工作,以支持在NPU上进行量化。 添加import。 import torch_npu from torch_npu
nsions 后端插件代码安装目录:/home/ma-user/.local/lib/python3.7/site-packages 配置文件目录:/home/ma-user/.jupyter/ 后端插件使用jupyter server extension list命令查询。 父主题:
使用ModelArts时提示“权限不足”,如何解决? 如何用ModelArts训练基于结构化数据的模型? 什么是区域、可用区? 在ModelArts中如何查看OBS目录下的所有文件? ModelArts数据集保存到容器的哪里? ModelArts支持哪些AI框架? ModelArts训练和推理分别对应哪些功能? 如何查看账号ID和IAM用户ID
/AutoAWQ-0.2.5 export PYPI_BUILD=1 pip install -e . 需要编辑“examples/quantize.py”文件,针对NPU进行如下适配工作,以支持在NPU上进行量化。 添加import。 import torch_npu from torch_npu
数据集版本名称。 with_column_header Boolean 发布的CSV文件的第一行是否为列名,对于表格数据集有效。可选值如下: true:发布的CSV文件的第一行是列名 false:发布的CSV文件的第一行不是列名 表5 LabelStats 参数 参数类型 描述 attributes
快速配置ModelArts委托授权 场景描述 为了完成AI计算的各种操作,AI平台ModelArts在任务执行过程中需要访问用户的其他服务,典型的就是训练过程中,需要访问OBS读取用户的训练数据。在这个过程中,就出现了ModelArts“代表”用户去访问其他云服务的情形。从安全角
配置ModelArts委托授权 对于所有用户(包括个人用户),需要完成ModelArts委托授权才能使用MaaS服务,否则会造成您的操作出现不可预期的错误。 如果您是个人用户,则不需要考虑细粒度权限问题,完成ModelArts委托授权即可使用ModelArts的所有权限。 Mod
AK/SK认证就是使用AK/SK对请求进行签名,在请求时将签名信息添加到消息头,从而通过身份认证。 AK(Access Key ID):访问密钥ID。与私有访问密钥关联的唯一标识符;访问密钥ID和私有访问密钥一起使用,对请求进行加密签名。 SK(Secret Access Key):与访问密钥ID结合使用的密钥,对
为PretrainedFromHF。 --tokenizer-name-or-path:tokenizer的存放路径,与HF权重存放在一个文件夹下。 --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。