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}, "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
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准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.907)
如果发现资源节点中存在GPU卡损坏,请联系技术支持处理。 建议与总结 在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者V
配置ModelArts基本使用权限 专属资源池训练上云实践 Standard专属资源池训练 06 AI全流程 面向熟悉代码编写和调测,熟悉常见AI引擎的开发者,ModelArts不仅提供了在线代码开发环境,还提供了从模型训练、模型管理到模型部署上线的端到端开发流程(即AI全流程开发),帮助您高效、快速的构建一个可用模型。
NPU训练 训练迁移 Transfer2NPU 代码自动迁移工具,通过简单import命令可将PyTorch训练脚本从GPU平台迁移至NPU平台运行。 包含在torch_npu包中。 自动迁移工具使用指导 训练业务代码适配昇腾PyTorch代码适配 PyTorch Analyse 迁移
准备工作 准备环境 准备代码 准备镜像环境 准备数据(可选) 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.907)
type=host_endpoints 方式一:图形界面的软件获取服务的IP和端口号 图6 接口返回示例 方式二:Python语言获取IP和端口号 Python代码如下,下述代码中以下参数需要手动修改: project_id:用户项目ID,获取方法请参见获取项目ID和名称。 service_id:服务ID,在服务详情页可查看。
[worker-0] [耗时: 秒] 检查失败。发现错误: [worker-0] 训练代码下载中 [worker-0] [耗时: 秒] 训练代码下载完成 [worker-0] [耗时: 秒] 训练代码下载失败,失败原因: [worker-0] 训练输入下载中 [worker-0] [耗时:
在线服务预测报错ModelArts.4503 当使用推理的镜像并且出现MR.XXXX类型的错误时,表示已进入模型服务,一般是模型推理代码编写有问题。 请根据构建日志报错信息,定位服务预测失败原因,修改模型推理代码后,重新导入模型进行预测。 经典案例:在线服务预测报错MR.0105 出现其他情况,优先检查客户端和外部网络是否有问题。
processes: p.join() 建议与总结 在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者V
Standard训练作业 功能咨询 训练过程读取数据 编写训练代码 创建训练作业 管理训练作业版本 查看作业详情
订阅使用 查找和收藏资产 订阅免费算法 订阅免费模型 下载数据 使用Notebook代码样例 使用镜像 使用AI案例 订阅Workflow 父主题: AI Gallery(旧版)
准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.905)
准备工作 准备环境 准备代码 准备镜像 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909)
iffusion-v1-5/resolve/main/v1-5-pruned-emaonly.safetensors 安装插件代码包。 将获取到的插件代码包AscendCloud-AIGC-6.3.909-xxx.zip文件上传到容器的/home/ma-user/temp目录下,并解压。
准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 准备Notebook 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导(6.3.906)
准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.908)
准备工作 准备资源 准备权重 准备代码 准备镜像 准备Notebook 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.905)
路径存在,请执行4。 路径不存在,请在更换为一个可用的OBS路径。 检查使用的资源是否为CPU,CPU的“/cache”与代码目录共用10G,可能是空间不足导致,可在代码中使用如下命令查看磁盘大小。 os.system('df -hT') 磁盘空间满足,请执行5。 磁盘空间不足,请您使用GPU资源。