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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:6.0.RC3 如果用到CCE,版本要求是CCE Turbo
file_name) mox.file.copy(path_or_buf, local_file) result = read_hdf_origin(local_file, key, mode, **kwargs) mox.file.remove(local_file) return
false } } ] }, "status" : 2, "duration_seconds" : 22, "create_time" : 1606373999627, "result" : "xxx", "version_id" : "XwTuRqI9En7xuZskW70
MOSSMultiTurnHandler:使用微调的moss数据集。 MBS 4 表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中,为了减少气泡时间,会将一个step的数据切分成多个micro batch。
ModelArts与其他服务的关系 图1 ModelArts与其他服务的关系示意图 与统一身份认证服务的关系 ModelArts使用统一身份认证服务(Identity and Access Management,简称IAM)实现认证功能。IAM的更多信息请参见《统一身份认证服务用户指南
MOSSMultiTurnHandler:使用微调的moss数据集。 MBS 4 表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中,为了减少气泡时间,会将一个step的数据切分成多个micro batch。
MOSSMultiTurnHandler:使用微调的moss数据集。 MBS 4 表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中,为了减少气泡时间,会将一个step的数据切分成多个micro batch。
选择Operating System、Architecture、Distribution、Version、Installer Type后,会生成对应的安装命令,复制安装命令并运行即可。
出现此问题后,系统将自动重启Notebook,来修复实例崩溃的问题。此时只是解决了崩溃问题,如果重新运行训练代码仍将失败。如果您需要解决“内存不够”的问题,建议您创建一个新的Notebook,使用更高规格的资源池,比如专属资源池来运行此训练代码。
原因分析 ModelArts部署使用的是容器化部署,容器运行时有空间大小限制,当用户的模型文件或者其他自定义文件,系统文件超过Docker size大小时,会提示镜像内空间不足。
如果操作系统为Linux aarch64,则下载:mindspore-lite-2.2.10-linux-aarch64.tar.gz。 如果操作系统为Linux x86_64,则下载:mindspore-lite-2.2.10-linux-x64.tar.gz。
出现此问题后,系统将自动重启Notebook,来修复实例崩溃的问题。此时只是解决了崩溃问题,如果重新运行训练代码仍将失败。如果您需要解决“内存不够”的问题,建议您创建一个新的Notebook,使用更高规格的资源池,比如专属资源池来运行此训练代码。
当您使用自动学习,系统会自动选择适合的算法和适合的参数进行模型训练。 如果您是AI开发进阶者,通过订阅算法进行模型训练有更多算法上的选择,并且您可以自定义训练所需的参数。 父主题: 功能咨询
以Linux x86_64架构的操作系统为例,获取Docker安装包。您可以使用以下指令安装Docker。关于安装Docker的更多指导内容参见Docker官方文档。
以Linux x86_64架构的操作系统为例,获取Docker安装包。您可以使用以下指令安装Docker。关于安装Docker的更多指导内容参见Docker官方文档。
由于ModelArts的使用权限依赖OBS服务的授权,您需要为用户授予OBS的系统权限。 如果您需要授予用户关于OBS的所有权限和ModelArts的基础操作权限,请参见配置基础操作权限。
原因分析二:当操作系统为macOS/Linux时,可能是密钥文件或放置密钥的文件夹权限问题,请参考解决方法二处理。
以Linux x86_64架构的操作系统为例,获取Docker安装包。您可以执行以下指令安装Docker。关于安装Docker的更多指导内容参见Docker官方文档。
Windows系统建议使用Postman。 方式二:使用curl命令发送预测请求。Linux系统建议使用curl命令。 方式三:使用Python语言发送预测请求。 方式四:使用Java语言发送预测请求。
当环境问题导致训练作业异常时,系统将自动修复异常或隔离节点,并重启训练作业,提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图1 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。