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预训练 预训练 介绍如何进行预训练,包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调,包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练,包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。
git config --global user.name "Your Name" && \ 执行以下命令制作训练镜像。安装过程需要连接互联网git clone,请确保ECS可以访问公网 docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如果无法访问公网,则可以配
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由默认 transformers==4.45.0 修改为:transformers==4.44.2 执行以下命令制作训练镜像。安装过程需要连接互联网git clone,请确保ECS可以访问公网 docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如果无法访问公网,则可以配
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40727152329-0f2c29a CANN:cann_8.0.rc2 PyTorch:2.1.0 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个推理镜像,请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤,可根据默认选择,或进行自定义。创
git config --global user.name "Your Name" && \ 执行以下命令制作训练镜像。安装过程需要连接互联网git clone,请确保ECS可以访问公网 docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如果无法访问公网,则可以配
安装ToolKit工具时出现错误,如何处理? 问题现象 在安装ToolKit工具过程中,出现如下错误。 图1 错误提示 解决措施 此问题是因为插件版本和PyCharm版本不一致导致的,需要获取和PyCharm同一版本的插件安装,即2019.2或以上版本。 父主题: PyCharm
由默认 transformers==4.45.0 修改为:transformers==4.44.2 执行以下命令制作训练镜像。安装过程需要连接互联网git clone,请确保ECS可以访问公网 docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如果无法访问公网,则可以配
由默认 transformers==4.45.0 修改为:transformers==4.44.2 执行以下命令制作训练镜像。安装过程需要连接互联网git clone,请确保ECS可以访问公网 docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如果无法访问公网,则可以配
由默认 transformers==4.45.0 修改为:transformers==4.44.2 执行以下命令制作训练镜像。安装过程需要连接互联网git clone,请确保ECS可以访问公网 docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如果无法访问公网,则可以配
2312-aarch64-snt9b-20240824153350-cebb080 CANN:cann_8.0.rc3 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个推理镜像,请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤,可根据默认选择,或进行自定义。创
2406-aarch64-snt9b-20240910112800-2a95df3 CANN:cann_8.0.rc3 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个推理镜像,请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤,可根据默认选择,或进行自定义。创
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创建模型失败,如何定位和处理问题? 问题定位和处理 创建模型失败有两种场景:创建模型时直接报错或者是调用API报错和创建模型任务下发成功,但最终模型创建失败。 创建模型时直接报错或者是调用API报错。一般都是输入参数不合法导致的。您可以根据提示信息进行排查修改即可。 创建模型任务
启动探针,则默认状态为成功Success。 就绪探针:用于检测应用实例是否已经准备好接收流量。如果就绪探针失败,即实例未准备好,会从服务负载均衡的池中剔除该实例,不会将流量路由到该实例,直到探测成功。 存活探针:用于检测应用实例内应用程序的健康状态。如果存活探针失败,即应用程序不健康,将会自动重启实例。
出现ModelArts.6333错误,如何处理? 问题现象 在使用Notebook过程中,界面出现“ModelArts.6333”报错信息。 原因分析 可能由于实例过负载引起故障,Notebook正在自动恢复中,请刷新页面并等待几分钟。常见原因是内存占用满。 处理方法 当出现此错误时,Not
据工程、模型构建、部署落地。AI开发并不是一个单向的流水线作业,在开发的过程中,会根据数据和模型结果进行多轮的实验迭代。算法工程师会根据数据特征以及数据的标签做多样化的数据处理以及多种模型优化,以获得在已有的数据集上更好的模型效果。传统的模型交付会直接在实验迭代结束后以输出的模型
加标签,快速完成对图片的标注操作,也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。 针对图像分类场景,开始标注前,您需要了解: 图片标注支持多标签,即一张图片可添加多个标签。 标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线或下划线组成,且不超过1024位的字符串。 针对物体检测场景,开始标注前,您需要了解:
标签的文本添加标签。您也可以对已标注文本进行修改、删除和重新标注。 针对文本分类场景,是对文本的内容按照标签进行分类处理,开始标注前,您需要了解: 文本标注支持多标签,即一个标注对象可添加多个标签。 标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线、下划线或特殊符号组成,且不超过1024位的字符串。