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如何在ModelArts训练作业中加载部分训练好的参数? 在训练作业时,需要从预训练的模型中加载部分参数,初始化当前模型。请您通过如下方式加载: 通过如下代码,您可以查看所有的参数。 from moxing.tensorflow.utils.hyper_param_flags import mox_flags
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: 业务代码问题
问题1:在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法: 容器内执行以下命令,指定NPU内存分配策略的环境变量,开启动态内存分配,即在需要时动态分配内存,可以提高内存利用率,减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = expandable_segments:True
使用ma-cli obs-copy命令复制OBS数据 使用ma-cli obs-copy [SRC] [DST]可以实现本地和OBS文件或文件夹的相互复制。 $ma-cli obs-copy -h Usage: ma-cli obs-copy [OPTIONS ] SRC
资源管理 查询OS的配置参数 查询插件模板 查询节点列表 批量删除节点 批量对节点功能上锁 批量对节点功能解锁 批量重启节点 查询事件列表 创建网络资源 查询网络资源列表 查询网络资源 删除网络资源 更新网络资源 查询资源实时利用率 创建资源池 查询资源池列表 查询资源池 删除资源池
pip show ipykernel 对应conda环境没有ipykernel,直接在Notebook中添加自定义IPython Kernel安装。 父主题: 自定义镜像故障
--tensor-model-parallel-size:张量并行数,需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size:流水线并行数,需要与训练脚本中的PP值配置一样。 --saver:检查模型保存名称。 --load-dir:加载转换模型权重路径。
使用Notebook代码样例 在AI Gallery中,您可以查找并直接打开使用Notebook实例。 前提条件 注册并登录华为云,详细操作请参见准备工作。 打开Notebook实例 登录“AI Gallery”。 选择“资产集市 > Notebook”,进入Notebook页面
在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题: OBS操作相关故障
在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题: 业务代码问题
在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题: 云上迁移适配故障
--tensor-model-parallel-size:${TP} 张量并行数,需要与训练脚本中的配置一样。 --pipeline-model-parallel-size:${PP} 流水线并行数,需要与训练脚本中的配置一样。 --saver:检查模型保存名称。 --load-dir:${LOAD_DIR}
[worker-0] [耗时: 秒] 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] 训练作业开始运行 [worker-0] 训练作业运行结束,退出码
# 构建镜像 └── qwen-vl_install.sh # 安装模型运行环境 └── qwen-vl.patch # 使用git apply修改模型相关代码
创建MaaS API Key后需要等待多久才能生效? API Key是否支持跨区域使用? 领取MaaS免费常驻服务Token后多久生效? 配置模型服务接口地址时需要注意什么格式问题? 如何正确获取模型名称? 调优数据集异常日志说明 使用ChatGLM3-6B或GLM-4-9B模型微调后,权重校验失败
问题1:在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法: 容器内执行以下命令,指定NPU内存分配策略的环境变量,开启动态内存分配,即在需要时动态分配内存,可以提高内存利用率,减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = expandable_segments:True
方案一:删除modelarts:notebook:listAllNotebooks细粒度权限。 方案二:使用工作空间功能:目前工作空间功能是“受邀开通”状态,作为企业用户您可以通过您对口的技术支持申请开通。 父主题: 权限相关
Manifest文件导入 图片 图像分类 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范:图像分类 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范:图像分类 物体检测 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范:物体检测 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范:物体检测
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: 业务代码问题
# 构建镜像 └── qwen-vl_install.sh # 安装模型运行环境 └── qwen-vl.patch # 使用git apply修改模型相关代码