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更多Screen使用说明可参考Screen User's Manual。 通过py-spy工具分析卡死进程的调用栈并结合代码分析定位卡死问题 本文指导用户通过py-spy工具分析卡死进程的调用栈并结合代码分析定位卡死问题。 在ModelArts Standard控制台,选择“模型训练>训练作业”。 在训练作业详情页面,选择Cloud
ma-user:ma-group ${container_work_dir} 此步骤可能需要密码或root权限 Step5 下载代码安装环境 下载华为侧插件代码包AscendCloud-AIGC-6.3.908-xxx.zip文件,获取路径参见表1。 unzip AscendCloud-AIGC-6
com/v1/infers/f2682******f42" url = "在线服务的调用地址" # 认证用的app_key和app_secret硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全; # 本示例以app_key和app
用户AK-SK认证模式 本模式支持OBS管理、训练管理、模型管理、服务管理模块的鉴权。 示例代码 1 2 from modelarts.session import Session session = Session(access_key='***',secret_key='***'
删除训练作业 示例代码 在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式一:根据指定的job_id删除。 from modelarts.session import Session from
本教程案例是基于ModelArts Lite DevServer运行的,需要购买并开通DevServer资源。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据,可以用本案使用的数据集,也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。
1” 代码目录:设置为OBS中存放启动脚本文件的目录,例如:“obs://test-modelarts/pytorch/demo-code/”,训练代码会被自动下载至训练容器的“${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。
当需要从训练中断的位置接续训练,只需要加载checkpoint,并用checkpoint信息初始化训练状态即可。用户需要在代码里加上reload ckpt的代码,使能读取前一次训练保存的预训练模型。 ModelArts Standard中如何实现断点续训练 在ModelArts S
8或950808)与我们联系。 常见问题 为什么要下线旧版自动学习? ModelArts自动学习是帮助用户实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。ModelArts团队对自动学习模块进行了架构与前端页面的升级,新版自动学习已于2023年6月上线,并已作为主入口面
推理服务测试 推理服务在线测试支持文件、图片、json三种格式。通过部署为在线服务Predictor可以完成在线推理预测。 示例代码 在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 场景:部署在线服务Predictor的推理预测
如果文件较大,可以保存成多个“.tar”包,在入口脚本中调用多进程进行并行解压数据。不建议把散文件保存到OBS上,这样会导致下载数据很慢。 在训练作业中,使用如下代码进行“.tar”包解压: import moxing as mox import os mox.file.copy_parallel("o
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。
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
登录弹性文件服务SFS控制台,在SFS Turbo列表找到训练作业挂载的SFS Turbo,单击名称进入详情页。获取VPC信息、安全组信息和endpoint信息。 VPC信息:SFS Turbo详情页的“虚拟私有云”。 安全组信息:SFS Turbo详情页的“安全组”。 endpoint信息:SFS Turbo详
通过关联sfsturbo功能实现专属资源池和SFS Turbo资源打通。 SFS Turbo sfsturbo:shares:showShareNic sfsturbo:shares:listShareNics sfsturbo:shares:addShareNic sfsturbo:s
更新训练作业描述 示例代码 在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式一:根据指定的job_id更新。 from modelarts.session import Session from
pip install -e . 修改examples/quantizing_moe/deepseek_moe_w8a8_int8.py中的代码: 1)若本地已有权重,请将MODEL_ID修改为权重路径; MODEL_ID = "deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct"
/etc/sysctl.conf sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward Step2 下载依赖代码包并上传到宿主机 下载华为侧插件代码包AscendCloud-AIGC-6.3.907-xxx.zip文件,获取路径参见表1。本案例使用的是解压到子目录ai
下载华为侧插件代码包AscendCloud-AIGC-6.3.908-xxx.zip文件,获取路径参见表1。本案例使用的是解压到子目录aigc_train->torch_npu->diffusers的所有文件,将diffusers整个目录上传到宿主机上。 依赖的插件代码包、模型包和
当需要增加新的数据继续训练时,只需要加载Checkpoint,并用Checkpoint信息初始化训练状态即可。用户需要在代码里加上reload ckpt的代码,使能读取前一次训练保存的预训练模型。 在ModelArts训练中实现增量训练,建议使用“训练输出”功能。 在创建训练作业