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S/MBS的值能够被NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。 模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表2 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量
在“访问授权”页面,选择需要授权的“授权对象类型”,选择新增委托及其对应的权限“普通用户”,并勾选“我已经详细阅读并同意《ModelArts服务声明》”,然后单击“创建”。 完成配置后,在ModelArts控制台的权限管理列表,可查看到此账号的委托配置信息。 步骤2:订阅模型 “商超商品识别”的模型共享在AI
aved_models/pretrain_hf/ 目录下查看转换后的权重文件。 注意:权重转换完成后,需要将例如saved_models/pretrain_hf中的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比,查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的DevServer。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格:不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
utShape,用于模型的格式的编译与转换,可以在netron官网进行查看,或者对于模型结构中的输入进行shape的打印,并明确输入的batch。 一般来说,推理时指定的inputShape是和用户的业务及推理场景是紧密相关的,可以通过原始模型推理脚本或者网络模型进行判断。需要把
误 实例重新启动后,Notebook内安装的插件丢失 VS Code中查看远端日志 打开VS Code的配置文件settings.json VS Code背景配置为豆沙绿 VS Code中设置远端默认安装的插件 VS Code中把本地的指定插件安装到远端或把远端插件安装到本地 Notebook如何离线安装VS
SDK、OBS SDK和MoXing的区别? ModelArts的API或SDK支持模型下载到本地吗? ModelArts的SDK支持哪些安装环境? ModelArts通过OBS的API访问OBS中的文件,算内网还是公网? 调用API提交训练作业后,能否绘制作业的资源占用率曲线? 如何使用
管理Standard专属资源池 查看Standard专属资源池详情 扩缩容Standard专属资源池 升级Standard专属资源池驱动 修复Standard专属资源池故障节点 修改Standard专属资源池支持的作业类型 迁移Standard专属资源池和网络至其他工作空间 配置Standard专属资源池可访问公网
Gallery工具链服务,即服务不处于计费的状态中,则系统不会立即扣费,依然等到满1小时后再进行扣费,且基于当前1小时内的实际使用时长进行扣费。 实际计费规则 资源按时价扣费,真正计费的价格以实际账单为准。查看账单请参见账单介绍。 用户在创建AI Gallery工具链服务选择付费资源时,可以查看到付费资源的单价,在
max_model_len。 解决方法:修改config.json文件中的"seq_length"的值,"seq_length"需要大于等于 --max-model-len的值。 config.json存在模型对应的路径下,例如:/data/nfs/benchmark/tokeniz
修改成员信息 团队中的成员,当其信息发生变化时,可以编辑其基本情况。 在“团队详情”区域,选择需修改的成员。 在成员所在行的“操作”列,单击“修改”。在弹出的对话框中,修改其“描述”或“角色”。 成员的“邮箱”无法修改,如果需要修改邮箱地址,建议先删除此成员,然后再基于新的邮箱地址添加新成员。
ter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.txt的Unidecode名字写错了,应该把U改成小写,所以导致训练作业的环境没有装上unidecode模块。
aved_models/pretrain_hf/ 目录下查看转换后的权重文件。 注意:权重转换完成后,需要将例如saved_models/pretrain_hf中的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比,查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config
密钥。 图4 新增访问密钥 密钥文件会直接保存到浏览器默认的下载文件夹中。打开名称为“credentials.csv”的文件,即可查看访问密钥(Access Key Id和Secret Access Key)。 父主题: 一般性问题
8:图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9:图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10:图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11:图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12:图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
py中添加一行代码os.system('nvcc -V)查看该镜像的cuda版本(customize_service.py编写指导请见模型推理代码编写说明)。 确认该cuda版本与您安装的mmcv版本是否匹配。 部署时是否需要使用GPU,取决于的模型需要用到CPU还是GPU,以及推理脚本如何编写。
saved_models/pretrain_hf/目录下查看转换后的权重文件。 注意:权重转换完成后,需要将例如saved_models/pretrain_hf中的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比,查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config
ModelArts数据管理支持哪些格式? 旧版数据集中的数据是否会被清理? 数据集版本管理找不到新建的版本 如何查看数据集大小 如何查看新版数据集的标注详情 标注数据如何导出 找不到新创建的数据集 数据集配额不正确 数据集如何切分 如何删除数据集图片 从AI Gallery下载到桶里的数据集,再在ModelArts里创建数据集,显示样本数为0
为什么通过Manifest文件导入失败? 问题现象 针对已发布的数据集,使用此数据集的Manifest文件,重新导入,此时出现导入失败的错误。 原因分析 针对已发布的数据集,其对应的OBS目录下,发生了数据变化,如删除图片,导致此Manifest文件与当前OBS目录下的数据情况不符。使用此Manifest文件再次导入时,出现错误。
per-channel 步骤一 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重;或者获取FP16/BF16的模型权重之后,通过autoAWQ工具进行量化。 方式一:从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?so