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成的文本中新出现的词语进行奖惩。取值范围[-2.0,2.0]。 frequency_penalty 否 0.0 Float frequency_penalty会根据当前生成的文本中各个词语的出现频率进行奖惩。取值范围[-2.0,2.0]。 length_penalty 否 1.0
预置镜像)。 docker pull swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/atelier/notebook2.0-pytorch-1.4-kernel-cp37:3.3.3-release-v1-20220114 编写Dockerfile。 vim一
29-0f2c29a 镜像发布到SWR,从SWR拉取 固件驱动:23.0.6 CANN:cann_8.0.rc2 容器镜像OS:hce_2.0 PyTorch:pytorch_2.1.0 MindSpore:MindSpore 2.3.0 FrameworkPTAdapter:6
训练速度差不多? 如果用户的代码中训练任务是单进程的,使用Notebook 8核64GB,72核512GB训练的速度是基本一致的,例如用户用的是2核4GB的资源,使用4核8GB,或者8核64GB效果是一样的。 如果用户的代码中训练任务是多进程的,使用Notebook 72核512GB训练速度要优于8核64GB。
成的文本中新出现的词语进行奖惩。取值范围[-2.0,2.0]。 frequency_penalty 否 0.0 Float frequency_penalty会根据当前生成的文本中各个词语的出现频率进行奖惩。取值范围[-2.0,2.0]。 length_penalty 否 1.0
使用SSH连接,报错“Connection reset”如何解决? 问题现象 原因分析 可能是用户网络限制原因。比如部分企业网络的SSH是默认屏蔽的。 解决方法 用户重新进行申请SSH权限。 父主题: VS Code连接开发环境失败故障处理
Access(RDMA)是一种直接内存访问技术,将数据直接从一台计算机的内存传输到另一台计算机。 RoCE:RDMA over Converged Ethernet(RoCE)是一种网络协议,允许应用通过以太网实现远程内存访问。 IB:InfiniBand (IB) 是一种高性能计算机网
03-4ccf328 镜像发布到SWR,从SWR拉取 固件驱动:23.0.6 CANN:cann_8.0.rc3 容器镜像OS:hce_2.0 PyTorch:pytorch_2.1.0、pytorch_2.2.0 MindSpore:MindSpore 2.3.0 FrameworkPTAdapter:6
成的文本中新出现的词语进行奖惩。取值范围[-2.0,2.0]。 frequency_penalty 否 0.0 Float frequency_penalty会根据当前生成的文本中各个词语的出现频率进行奖惩。取值范围[-2.0,2.0]。 length_penalty 否 1.0
下生成的文本文件时,文本内容无法正确读取,可能报错找不到路径。 原因分析 Notebook是Linux环境,和Windows环境下的换行格式不同,Windows下是CRLF,而Linux下是LF。 解决方法 可以在Notebook中转换文件格式为Linux格式。 shell语言:
有两种情况。 第一种,在ModelArts控制台的“总览”界面打开CodeLab,使用的是CPU或GPU资源,无法使用昇腾卡训练。 第二种,如果是AI Gallery社区的Notebook案例,使用的资源是ASCEND的,“Run in ModelArts”跳转到CodeLab,就可以使用昇腾卡进行训练。
录? 问题描述 创建训练作业时,输入输出参数的超参目录有的是/work,有的是/ma-user。 图1 目录是/ma-user 图2 目录是/work 解决方案 这是创建训练作业选用的算法有差异导致的。 如果选择的算法是使用旧版镜像创建的,那么创建训练作业时输入输出参数的超参目录就是/work。
apt-get install -y ca-certificates curl ffmpeg git libgl1-mesa-glx libglib2.0-0 libibverbs-dev libjpeg-dev libpng-dev libsm6 libxext6 libxrender-dev
便利性可以作为首选。 性能比EVS云硬盘块存储低。 OceanStor Pacific存储(SFS容量型2.0) 目前只支持在天工资源池中使用。 适合直接使用SFS容量型2.0提供的文件系统作为训练作业所需的存储进行AI模型的训练和探索。同时提供OBS接口,支持从云外导入训练数据。
设置断点续训练 什么是断点续训练 断点续训练是指因为某些原因(例如容错重启、资源抢占、作业卡死等)导致训练作业还未完成就被中断,下一次训练可以在上一次的训练基础上继续进行。这种方式对于需要长时间训练的模型而言比较友好。 断点续训练是通过checkpoint机制实现。 checkp
中使用的AI引擎是PyTorch,训练使用的资源是CPU或GPU。 从0制作自定义镜像并用于训练(MPI+CPU/GPU) MPI 镜像制作 自定义镜像训练 - 此案例介绍如何从0到1制作镜像,并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是MPI,训练使用的资源是CPU或GPU。
剪枝 什么是剪枝 剪枝是一种大模型压缩技术的关键技术,旨在保持推理精度的基础上,减少模型的复杂度和计算需求,以便大模型推理加速。 剪枝的一般步骤是:1、对原始模型调用不同算法进行剪枝,并保存剪枝后的模型;2、使用剪枝后的模型进行推理部署。 常用的剪枝技术包括:结构化稀疏剪枝、半结构化稀疏剪枝、非结构化稀疏剪枝。
在ModelArts中公共资源池和专属资源池的区别是什么? 共享池是所有ModelArts共享的一个资源池,当使用人数比较多的时候,可能造成资源紧张而产生排队。 专属池是专属于您的资源池,不会因为资源紧张而产生排队,同时专属资源池支持打通自己的VPC,能和自己的资源网络互通。 父主题:
nux-aarch64.run”,商用版是权限受控,仅华为工程师和渠道用户有权限下载,下载地址请见固件驱动包下载链接。 arch cat /etc/os-release 图6 查看机器操作系统版本及架构 下文均以适配EulerOS 2.0(SP10)和aarch64架构的包为例来进行讲解。
环境下存在问题。 而matplotlib不存在这个问题。 解决方法 参考如下示例进行图片显示。注意opencv加载的是BGR格式, 而matplotlib显示的是RGB格式。 Python语言: 1 2 3 4 5 6 from matplotlib import pyplot as