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nsole控制台。当前推理基础镜像使用的python的log模块，采用的是默认的日志级别Warning，即当前只有Warning级别的日志可以默认查询出来。如果想要指定INFO等级的日志能够查询出来，需要在代码中指定logger的输出日志等级为INFO级别。 处理方法 在推理代码
号是IAM用户或其他场景时，请参见《OBS权限配置指南 》> 典型场景配置案例，查找授予OBS桶权限的指导。 获得OBS桶的读写权限后，您可以在Notebook中，使用moxing接口，访问对应的OBS桶，并读取数据。举例如下： import moxing as mox mox.file
tarted/quickstart.html。 推荐通过OpenAI服务的API接口启动推理，单机单卡和单机多卡场景下的具体操作命令如下，可以根据参数说明修改配置。 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model ${container_model_path}
e_path”配合使用，可以提高数据清洗的准确性。 请输入一个真实存在的OBS目录，且以obs://开头。如：obs://obs_bucket_name/folder_name n_clusters 否 auto 数据样本的种类数，默认值auto。您可以输入小于样本总数的整数或a
383bbd54bc621086e05aa1b030d8d4d5635b25e6 pip install -e . 执行如下精度测试命令，可以根据参数说明修改参数。 lm_eval --model vllm --model_args pretrained=${vllm_path}
在创建Notebook时，默认会开启自动停止功能，在指定时间内停止运行Notebook，避免资源浪费。 只有处于“运行中”状态的Notebook，才可以执行打开、停止操作。 一个账户最多创建10个Notebook。 创建Notebook实例 注册镜像。登录ModelArts控制台，在左侧导
仔细评估内存使用情况。 退出码139 请排查安装包的版本，可能存在包冲突的问题。 排查办法 根据错误信息判断，报错原因来源于用户代码。 您可以通过以下两种方式排查： 线上环境调试代码（仅适用于非分布式代码） 在开发环境（notebook）申请相同规格的开发环境实例。 在noteb
到SWR检查下对应的镜像是否存在，对应镜像的镜像地址是否和实际地址一致，大小写，拼写等是否一致。 检查用户给ModelArts的委托中是否有SWR的权限，可以在权限管理中查看对应用户的授权内容，查看授权详情。如果没有对应权限，需要到统一身份认证服务给对应委托中加上对应权限。 图1 权限管理 图2
version 原因分析 出现该问题的可能原因如下： conda和pip包混装，有一些包卸载不掉。 处理方法 参考如下代码，三步走。 先卸载numpy中可以卸载的组件。 删除你环境中site-packages路径下的numpy文件夹。 重新进行安装需要的版本。 import os os.system("pip
peline类的__init__方法调用该函数，在pipeline初始化的时候直接初始化模型。您可以参照如下样例，通过修改use_ascend修改该模型是否使用mindir运行，也可以编写代码通过环境变量指定。 # pipeline_onnx_stable_diffusion_img2img_mslite
权限”。单击右上角“创建自定义策略”，“策略名称”为“Policy1”，策略配置方式选择JSON视图，输入策略内容，单击“确定”。 自定义策略“Policy1”的具体内容如下，可以直接复制粘贴。 { "Version": "1.1", "Statement": [ {
权重、优化器状态、调度器状态）。即便模型训练中断，也可以基于checkpoint接续训练。 当训练作业发生故障中断本次作业时，代码可自动从训练中断的位置接续训练，加载中断生成的checkpoint，中间不需要改动任何参数。可以通过训练脚本中的SAVE_INTERVAL参数来指定间
端插件时不稳定，需尝试多次。 Step4 云上环境依赖库安装 在进入容器环境后，可以使用不同的虚拟环境，例如TensorFlow、PyTorch等，但是实际开发中，通常还需要安装其他依赖包，此时可以通过Terminal连接到环境里操作。 在VS Code环境中，执行Ctrl+Shift+P。
权重、优化器状态、调度器状态）。即便模型训练中断，也可以基于checkpoint接续训练。 当训练作业发生故障中断本次作业时，代码可自动从训练中断的位置接续训练，加载中断生成的checkpoint，中间不需要改动任何参数。可以通过训练脚本中的SAVE_INTERVAL参数来指定间
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，则可以配置代理，增加`--build-arg`参数指定代理地址，可访问公网。 docker build
5T存储空间满了，具体规格的空间大小可参见训练环境中不同规格资源“/cache”目录的大小。 处理方法 如果在训练作业的工作目录下有core文件生成，可以在启动脚本最前面加上如下代码，来关闭core文件产生。 import os os.system("ulimit -c 0") 排查数据集大
loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。loss收敛图存放路径对应表1表格中output_dir参数值路径下的training_loss.png中也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况，如图2所示。 单节点训练：训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多
resnet50 -b 128 --epochs 5 dog_cat_1w/ 此处的“demo”为用户自定义的OBS存放代码路径的最后一级目录，可以根据实际修改。 资源池：在“专属资源池”页签选择GPU规格的专属资源池。 规格：选择单GPU规格。 单击“提交”，在“信息确认”页面，确认
loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。loss收敛图存放路径对应表1表格中output_dir参数值路径下的training_loss.png中也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况，如图2所示。 单节点训练：训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多
sh文件，来安装依赖以及下载完整代码。 使用基础镜像的方法，需要确认训练作业的资源池是否联通公网，否则执行 install.sh 文件时下载代码会失败。因此可以选择配置网络或使用ECS中构建新镜像的方法。 若要对ChatCLMv3、GLMv4系列模型进行训练时，需要修改 install.sh 中的
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