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'images', does not exist in the graph。 处理方法 如果切分了数据集,需要删除推理代码中“Yolov3Service”类中的如下代码: self.model_inputs = {'images': 'images:0'} self.model_outputs
下载ChatGLM-6B源代码、模型权重与数据集到容器环境。 源代码:chatglm-6B 模型权重:weights 数据集:Firefly(流萤)、ADGEN (广告生成) 源代码、模型权重使用的清华官方在Github和Hugging Face开源的版本,源代码适配的main分支,权
的Summary文件先上传到OBS并行文件系统,并确保OBS并行文件系统与ModelArts在同一区域。在Notebook中启动TensorBoard时,Notebook会自动从挂载的OBS并行文件系统目录中读取Summary数据。 Step3 启动TensorBoard 在开发
安装远端插件时不稳定,需尝试多次 Notebook实例重新启动后,需要删除本地known_hosts才能连接 使用VS Code调试代码时不能进入源码 使用VS Code提交代码时弹出对话框提示用户名和用户邮箱配置错误 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
本教程案例是基于ModelArts Lite DevServer运行的,需要购买并开通DevServer资源。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据,可以用Alpaca数据集,也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。
${work_dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统,work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 shm-size:共享内存大小。
}, "turn_2": { ... }, "turn_3": { ... }, "category": "Brainstorming" } 如果用户希望将 MOSS 数据集的 Excel 格式转换为,json 格式。可使用代码中提供的 scripts/tools/ExcelToJson
1” 代码目录:设置为OBS中存放启动脚本文件的目录,例如:“obs://test-modelarts/pytorch/demo-code/”,训练代码会被自动下载至训练容器的“${MA_JOB_DIR}/demo-code”目录中,“demo-code”为OBS存放代码路径的最后一级目录,可以根据实际修改。
不要将多个容器绑到同一个NPU上,会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。 步骤四:获取代码并上传 上传推理代码AscendCloud-CV-6.3.909-xxx.zip到宿主机的工作目录中,包获取路径请参见表2。 上传代码到宿主机时使用的是root用户,此处需要在容器中执行如下命令统一文件属主为ma-user用户。
${work_dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不
训练作业的自定义镜像制作流程 场景一:预置镜像满足ModelArts训练平台约束,但不满足代码依赖的要求,需要额外安装软件包。 具体案例参考使用预置镜像制作自定义镜像用于训练模型。 场景二:已有本地镜像满足代码依赖的要求,但是不满足ModelArts训练平台约束,需要适配。 具体案例参考已
${work_dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不
自动驾驶 实现车辆自主感知环境、规划路径和控制行驶。支持自动驾驶场景PB级数据下模型高效训练,助力自动驾驶特有的感知、规控、仿真生成等全链路相关算法深度优化并快速迭代。 内容审核 深入业务场景,提供完备成熟的内容审核/CV场景快速昇腾迁移的方案,高效解决业务内容审核的算力/国产化需求,助力企业业务稳健发展。
如果用到CCE,版本要求是CCE Turbo v1.25及以上 软件包获取地址 软件包名称 软件包说明 获取地址 AscendCloud-6.3.906-xxx.zip 包含 三方大模型训练和推理代码包:AscendCloud-LLM AIGC代码包:AscendCloud-AIGC
1” 代码目录:设置为OBS中存放启动脚本文件的目录,例如:“obs://test-modelarts/pytorch/demo-code/”,训练代码会被自动下载至训练容器的“${MA_JOB_DIR}/demo-code”目录中,“demo-code”为OBS存放代码路径的最后一级目录,可以根据实际修改。
BS桶,然后在OBS桶中创建文件夹用于存放数据。 本文档也以将运行代码以及输入输出数据存放OBS为例,请参考创建OBS桶,例如桶名:standard-llama2-13b。并在该桶下创建文件夹目录用于后续存储代码使用,例如:training_data。 父主题: 准备工作
大规模分布式训练能力,加速大模型研发 提供高性价比国产算力 多年软硬件经验沉淀,AI场景极致优化 加速套件,训练、推理、数据访问多维度加速 一站式端到端生产工具链,一致性开发体验 开“箱”即用,涵盖AI开发全流程,包含数据处理、模型开发、训练、管理、部署功能,可灵活使用其中一个或多个功能。 支持本地 IDE+ModelArts
尽的情况,导致空间不足。 请排查是否使用的是GPU资源。如果使用的是CPU规格的资源,“/cache”与代码目录共用10G,会造成内存不足,请更改为使用GPU资源。 请在代码中添加环境变量来解决。 import os os.system('export TMPDIR=/cache')
操作流程图 表1 操作任务流程说明 阶段 任务 说明 准备工作 准备环境 购买并开通模型运行所需的资源环境。 准备代码 准备AscendSpeed代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备数据,可以用Alpaca数据集,也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备模型适用的容器镜像,包括容器内资源检查
${work_dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不