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Git下载代码时报错 在执行scripts/install.sh安装命令或使用Dockerfile构建镜像时,如遇到git下载代码出现以下类似的报错信息,关闭git验证即可。 报错信息: fatal: unable to access 'https://gitee.com/ascend/ModelLink
模型训练存储加速 针对AI训练场景中大模型Checkpoint保存和加载带来的I/O挑战,华为云提供了基于对象存储服务OBS+高性能弹性文件服务SFS Turbo的AI云存储解决方案,如下图所示。 SFS Turbo HPC型支持和OBS数据联动,您可以通过SFS Turbo H
Profiling数据采集 在train.py的main()函数Step迭代处添加配置,添加位置如下图所示: 此处需要注意的是prof.step()需要加到dataloder迭代循环的内部以保证采集单个Step迭代的Profiling数据。 更多信息,请参见Ascend PyTorch
日志提示“Please upgrade numpy to >= xxx to use this pandas version” 问题现象 在安装其他包的时候,有依赖冲突,对numpy库有其他要求,但是发现numpy卸载不了。出现如下类似错误: your numpy version is
训练tokenizer文件说明 在训练开始前,有些模型需要对模型的tokenizer文件,或者模型配置文件进行修改,具体的修改如下: Qwen-VL 修改文件modeling_qwen.py: # 将36 37 两行注释部分 36 SUPPORT_BF16 = SUPPORT_CUDA
使用MobaXterm工具SSH连接Notebook后,经常断开或卡顿,如何解决? 问题现象 MobaXterm成功连接到开发环境后,过一段时间会自动断开。 可能原因 配置MobaXterm工具时,没有勾选“SSH keepalive”或专业版MobaXterm工具的“Stop server after”时间设置太短。
module name 'unidecode'” 问题现象 从mindspore开源gitee中master分支下载的tacotron2模型,修改配置文件后上传ModelArts准备训练,日志报错提示:No module name 'unidecode'。 原因分析 requirements
训练tokenizer文件说明 在训练开始前,有些模型需要对模型的tokenizer文件,或者模型的配置文件进行修改,具体的修改如下: Qwen-VL 修改文件modeling_qwen.py: # 将36 37 两行注释部分 36 SUPPORT_BF16 = SUPPORT_CUDA
<baseline>:<可选>GP-Ant8机器精度基线Yaml文件路径,不填则使用工具自带基线配置,默认基线配置样例如下: 客户使用工具自带精度基线Yaml则需使用accuracy_cfgs.yaml文件中默认配置,权重使用表1 模型权重中指定的Huggingface地址,数据指定data.tgz里面提供的gsm8k数据。
<baseline>:<可选>GP-Ant8机器精度基线Yaml文件路径,不填则使用工具自带基线配置,默认基线配置样例如下: 客户使用工具自带精度基线Yaml则需使用accuracy_cfgs.yaml文件中默认配置,权重使用表1 模型权重中指定的Huggingface地址,数据指定data.tgz里面提供的gsm8k数据。
Code连接远端Notebook时报错“XHR failed”。 原因分析 可能是所在环境的网络有问题,无法自动下载VS Code Server,请手动安装。 解决方法 打开VS Code,选择“Help>About”,并记下“Commit”的ID码。 确认创建Notebook实例使用的镜像的
单击将连接重命名,可以自定义一个便于识别的名字,单击OK。 配置完成后,单击Test Connection测试连通性。 选择Yes,显示Successfully connected表示网络可以连通,单击OK。 在最下方再单击OK保存配置。 图2 配置SSH Step2 获取开发环境预置虚拟环境路径
Downloading VS Code Server locally"超过10分钟以上,如何解决? 问题现象 原因分析 当前本地网络原因,导致远程自动安装VS Code Server时间过长。 解决方法 打开VS Code,选择“Help>About”,并记下“Commit”的ID码。 确认
NPU_Flash_Attn融合算子约束 query、key、value都需要梯度。默认开启重计算,则前向时qkv没有梯度,如果需要关闭重计算,可以在yaml配置 `disable_gradient_checkpointing: true` 关闭,但显存占用会直线上升。 attn_mask 只支持布
NPU_Flash_Attn融合算子约束 query、key、value都需要梯度。默认开启重计算,则前向时qkv没有梯度,如果需要关闭重计算,可以在yaml配置 `disable_gradient_checkpointing: true` 关闭,但显存占用会直线上升。 attn_mask只支持布尔(bool)数据类型,或者为None。
NPU_Flash_Attn融合算子约束 query、key、value都需要梯度。默认开启重计算,则前向时qkv没有梯度,如果需要关闭重计算,可以在yaml配置 `disable_gradient_checkpointing: true` 关闭,但显存占用会直线上升。 attn_mask 只支持布
NPU_Flash_Attn融合算子约束 query、key、value都需要梯度。默认开启重计算,则前向时qkv没有梯度,如果需要关闭重计算,可以在yaml配置 `disable_gradient_checkpointing: true` 关闭,但显存占用会直线上升。 attn_mask 只支持布
NPU_Flash_Attn融合算子约束 query、key、value都需要梯度。默认开启重计算,则前向时qkv没有梯度,如果需要关闭重计算,可以在yaml配置 `disable_gradient_checkpointing: true` 关闭,但显存占用会直线上升。 attn_mask只支持布尔(bool)数据类型,或者为None。
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
网卡名称错误 当训练开始时提示网卡名称错误。或者通信超时。可以使用ifconfig命令检查网卡名称配置是否正确。 比如,ifconfig看到当前机器IP对应的网卡名称为enp67s0f5,则可以设置环境变量指定该值。 图1 网卡名称错误 export GLOO_SOCKET_IFNAME=enp67s0f5