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发环境,同时预置了免费的算力规格,可直接免费体验Notebook功能;另一方面,针对AI Gallery社区发布的Notebook样例(.ipynb格式文件),可直接在CodeLab中打开,查看他人分享的样例代码,具体请参见使用CodeLab免费体验Notebook。 Model
file or directory”。 原因分析 scikit-learn库版本需要升级。 处理方法 升级scikit-learn库,执行“pip install scikit-learn --upgrade”。 父主题: 常见问题
++开发2000行代码。4个中等复杂度算子,基于C++开发,平均每个自定义算子约500行代码。 - 动态shape 是否需要支持动态shape。 例如:需要动态Shape,需要动态Shape的模型有ResNet-50、YOLOv5。 - 参数类型(FP32/FP16) FP32还是FP16混合,判断精度调优难度。
结构是什么样的? 问题现象 创建模型时,元模型来源指定的OBS目录下存放了自定义的文件和文件夹,都会复制到镜像中去。复制进去的路径是什么,怎么读取对应的文件或者文件夹里面的内容? 原因分析 通过OBS导入模型时,ModelArts会将指定的OBS目录下的所有文件和文件夹复制到镜像
Engine来制作自定义镜像。 准备名为context的文件夹。 mkdir -p context 准备可用的pip源文件pip.conf 。本示例使用华为开源镜像站提供的pip源,其pip.conf文件内容如下。 [global] index-url = https://repo.huaweicloud
service_url:成功部署推理服务后的服务预测地址,示例:http://${docker_ip}:8080/generate。此处的${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址,端口号8080来自前面配置的服务端口。 few_shot:开启少量样本测试后添加示例样本的个数。默认为3,取值范围为0~5整数。
Engine来制作自定义镜像。 准备名为context的文件夹。 mkdir -p context 准备可用的pip源文件pip.conf。本示例使用华为开源镜像站提供的pip源,其pip.conf文件内容如下。 [global] index-url = https://repo.huaweicloud
docker-runc.aarch64 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1,执行以下命令配置IP转发。
Engine来制作自定义镜像。 准备名为context的文件夹。 mkdir -p context 准备可用的pip源文件pip.conf 。本示例使用华为开源镜像站提供的pip源,其pip.conf文件内容如下。 [global] index-url = https://repo.huaweicloud
rFlow-1.8”,新建一个ipynb文件。 在新建的Notobook中,在代码输入栏输入如下命令。 !pip install Shapely 在Terminal中安装 例如,通过terminal在“TensorFlow-1.8”的环境中使用pip安装Shapely。 打开一个
Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess 原因分析 出现该问题的可能原因如下: multiprocessing启动方式有误。 处理方法 可以参考官方文档,如下: """run.py:""" #!/usr/bin/env python
04,建议不小于2U8G,本地存储空间100G,带EIP全动态BGP,按流量10M带宽) × 多机多卡 按需购买。 (普通OBS桶) 包月购买。 (HPC型500G) 免费。 免费。 包月购买。 免费。 包月购买。 (建议不小于2U8G,本地存储空间100G,带EIP全动态BGP,按流量10M带宽) ×
910-xxx.zip,并直接进入到llm_train/AscendSpeed文件夹下面 unzip AscendCloud-*.zip -d ./AscendCloud && unzip ./AscendCloud/AscendCloud-LLM-*.zip -d ./Asce
911-xxx.zip,并直接进入到llm_train/AscendSpeed文件夹下面 unzip AscendCloud-*.zip -d ./AscendCloud && unzip ./AscendCloud/AscendCloud-LLM-*.zip -d ./Asce
908-xxx.zip,并直接进入到llm_train/AscendSpeed文件夹下面 unzip AscendCloud-*.zip -d ./AscendCloud && unzip ./AscendCloud/AscendCloud-LLM-*.zip -d ./Asce
909-xxx.zip,并直接进入到llm_train/AscendSpeed文件夹下面 unzip AscendCloud-*.zip -d ./AscendCloud && unzip ./AscendCloud/AscendCloud-LLM-*.zip -d ./Asce
执行如下命令,查看日志。日志显示如图所示表示成功执行动态路由。 kubectl logs {pod-name} 其中{pod-name}替换为实际pod名称,可以在5的回显信息中获取。 图4 成功执行动态路由的回显 只有任务节点大于等于3的训练任务才能成功执行动态路由。 如果执行失败可以参考故障排
1 nvidia-smi 执行gpustat命令。 pip install gpustat gpustat -cp -i 使用Ctrl+C可以退出。 使用python命令 执行nvidia-ml-py3命令(常用)。 !pip install nvidia-ml-py3 import
docker-runc.aarch64 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1,执行以下命令配置IP转发。
907-xxx.zip,并直接进入到llm_train/AscendSpeed文件夹下面 unzip AscendCloud-*.zip -d ./AscendCloud && unzip ./AscendCloud/AscendCloud-LLM-*.zip -d ./Asce