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通过OBS创建模型时,构建日志中提示pip下载包失败 问题现象 通过OBS创建模型构建失败,查看构建日志,提示pip下载包失败。如下载numpy 1.16版本失败。 原因分析 一般下载包失败时,可能有如下几个原因: pip源中不存在该包,当前默认pip源为pypi.org中的包,请在pypi.o
Diffusion新推出的模型在转换中可能会遇到算子不支持的问题,您可以到华为云管理页面上提交工单来寻求帮助。 图片大Shape性能劣化严重怎么办? 在昇腾设备上,可能由于GPU内存墙导致在大shape下遇到性能问题。MindSporeLite提供了Flash Attention编译优化机制,您可
254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 SSH登录机器后,检查NPU设备检查。运行如下命令,返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态
践。\n\n2.培训和教育:确保您和您的同事接受了必要的培训和教育,以了解正确的安全准则和行为。\n\n3.使用正确的工具和设备:确保您使用正确的工具和设备,并且它们得到了正确的维护和保养。\n\n4.个人防护装备:确保您和您的同事穿戴正确的个人防护装备,如安全鞋、透明眼镜或面罩、手套等。\n\n5
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一台可访问外网的Ubuntu服务器。如果没有请具备以下条件: 准备一台ECS服务器(建议规格选8U或者以上,镜像选择Ubuntu,建议选择22.04版本,本地存储100G),具体操作请参考《购买弹性云服务器》。 购买弹性公网IP,并绑定到购买的弹性云服务器ECS上,具体操作请参见《弹性公网IP快速入门》。
scikit-learn accelerate --upgrade transformers库的training_args.py有部分操作是适配的cuda设备,详情请参见常见问题7。本文使用昇腾ModelZoo的适配版本脚本替换。 下载ChatGLM-6B源代码、模型权重与数据集到容器环境。 源代码:chatglm-6B
通过指定模型输出进行可对比的误差分析(精度)。 模型自动调优工具 AOE(Ascend Optimization Engine)是一个昇腾设备上模型运行自动调优工具,作用是充分利用有限的硬件资源,以满足算子和整网的性能要求。在推理场景下使用,可以对于模型的图和算子运行内置的知识库进行自动优化,以提升模型的运行效率。
践。\n\n2.培训和教育:确保您和您的同事接受了必要的培训和教育,以了解正确的安全准则和行为。\n\n3.使用正确的工具和设备:确保您使用正确的工具和设备,并且它们得到了正确的维护和保养。\n\n4.个人防护装备:确保您和您的同事穿戴正确的个人防护装备,如安全鞋、透明眼镜或面罩、手套等。\n\n5
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践。\n\n2.培训和教育:确保您和您的同事接受了必要的培训和教育,以了解正确的安全准则和行为。\n\n3.使用正确的工具和设备:确保您使用正确的工具和设备,并且它们得到了正确的维护和保养。\n\n4.个人防护装备:确保您和您的同事穿戴正确的个人防护装备,如安全鞋、透明眼镜或面罩、手套等。\n\n5
安装过程需要连接互联网git clone,确保容器可以访问公网。 Step1 检查环境 SSH登录机器后,检查NPU设备检查。运行如下命令,返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态
资源。 安装过程需要连接互联网git clone,确保容器可以访问公网。 步骤一 检查环境 SSH登录机器后,检查NPU设备检查。运行如下命令,返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态
昇腾云服务6.3.911版本说明 昇腾云服务6.3.910版本说明(推荐) 昇腾云服务6.3.909版本说明 昇腾云服务6.3.908版本说明 昇腾云服务6.3.907版本说明 昇腾云服务6.3.906版本说明 昇腾云服务6.3.905版本说明 昇腾云服务6.3.904版本说明
据和应用程序,以及遵守相关的合规性要求。 具体而言,云服务提供商应该提供以下服务和功能: 建立和维护安全的基础设施,包括网络、服务器和存储设备等。 提供安全的底层基础平台,保证底层环境的运行时安全。 提供安全的身份验证和访问控制机制,以确保只有授权用户可以访问云服务,保证租户之前的相互隔离。
2之间(包含2019.2和2023.2)版本,包括社区版和专业版。 使用PyCharm ToolKit远程连接Notebook开发环境,仅限PyCharm专业版。 使用PyCharm ToolKit提交训练作业,社区版和专业版都支持,PyCharm ToolKit latest版本仅限提交新版训练作业。
--fp16 LR、PER_DEVICE_TRAIN_BATCH_SIZE、GRADIENT_ACCUMULATION_STEPS分别代表学习率、单个设备训练批次大小、梯度累计步数,作为超参数可以调优获得较好模型。同样,${HOME} 需要根据数据集模型等路径做对应替换,这里脚本适配的数据集
必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下。用户根据自己实际要求适配。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小 gradient_accumulation_steps 8 可修改。指定梯度累积的步数,这可以增加批次大小而不增加内存消耗
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