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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
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。
GPT2BPETokenizer \ --fp16 \ --micro-batch-size 2 \ --seq-length 1024 \ --out-seq-length 1024 \ --temperature
购买操作如下: 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中,选择“ModelArts Studio”进入ModelArts Studio大模型即服务平台。 在ModelArts Studio首页单击“购买套餐包”,进入购买页面。
图2 下载数据集 订阅工作流 登录ModelArts管理控制台,左侧菜单栏选择“开发空间>Workflow”,进入Workflow详情页。 在详情页的Workflow列表区域,单击“前往AI Gallery订阅”。
注册镜像 在ModelArts Console上注册镜像 登录ModelArts控制台,在左侧导航栏选择“镜像管理”,进入镜像管理页面。 单击“注册镜像”,镜像源即为步骤1中推送到SWR中的镜像。请将完整的SWR地址复制到这里即可,或单击可直接从SWR选择自有镜像进行注册。
所有中国大陆境内下沉POD区的服务均遵守国家《互联网信息服务管理办法》要求。 父主题: 安全
切换或者重置操作系统。 服务器在进行过“切换或者重置操作系统”操作后,EVS系统盘ID发生变化,和下单时订单中的EVS ID已经不一致, 因此EVS系统盘将不支持扩容,并显示信息:“当前订单已到期,无法进行扩容操作,请续订”。
VS Code连接开发环境失败时的排查方法 VS Code连接开发环境失败时,请参考以下步骤进行基础排查。 网络链路检查 在ModelArts控制台查看Notebook实例状态是否正常,确保实例无问题。 在VS Code Terminal里执行如下命令检测SSH命令是否可用; ssh
如果想删除Notebook实例以释放资源,请登录ModelArts管理控制台,在Notebook管理页面进行删除。
ModelArts提供了团队标注功能,可以由多人组成一个标注团队,针对同一个数据集进行标注管理。 团队标注功能当前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”、“命名实体”、“文本三元组”、“语音分割”类型的数据集。
通过获取JobStep输出的相关metric指标信息实现 from modelarts import workflow as wf # 构建一个OutputStorage对象,对训练输出目录做统一管理 storage = wf.data.Storage(name="storage_name
访问ModelArts,在镜像管理中选择注册镜像,如图所示: 图4 注册镜像 选择已上传的镜像源,架构选择ARM,类型勾选CPU和ASCEDN,完成镜像注册。 图5 选择已上传的镜像源 父主题: 准备工作
VS Code连接开发环境失败时的排查方法 VS Code连接开发环境失败时,请参考以下步骤进行基础排查。 网络链路检查 在ModelArts控制台查看Notebook实例状态是否正常,确保实例无问题。 在VS Code Terminal里执行如下命令检测SSH命令是否可用; ssh
访问ModelArts,在镜像管理中选择注册镜像,如图所示: 图4 注册镜像 选择已上传的镜像源,架构选择ARM,类型勾选CPU和ASCEDN,完成镜像注册。 图5 选择已上传的镜像源 父主题: 准备工作
系统后台会自动上传训练输出至指定的训练输出路径,请保证您设置的桶路径有写入权限和读取权限。
Cluster资源池节点故障如何定位 故障说明和处理建议 图1 Lite池故障处理流程 对于ModelArts Lite资源池,每个节点会以DaemonSet方式部署node-agent组件,该组件会检测节点状态,并将检测结果写到K8S NodeCondtition中。同时,节点故障指标默认会上报到
三个参数显示的支持值与算法管理模块的超参设置对应。 完成超参搜索作业的创建后,训练作业需要运行一段时间。 查看超参搜索作业详情 训练作业运行结束后,可以查看自动超参搜索结果判断此训练作业是否满意。
无条件自动重启是指当训练作业失败时,不管什么原因系统都会自动重启训练作业,提高训练成功率和提升作业的稳定性。为了避免无效重启浪费算力资源,系统最多只支持连续无条件重启3次。 为了避免丢失训练进度、浪费算力,开启此功能前请确认代码已适配断点续训,操作指导请参见设置断点续训练。