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例。 cd /home/ma-user/ws mkdir -p tokenizers/Llama2-70B 多机情况下,只有在rank_0节点进行数据预处理,转换权重等工作,所以原始数据集和原始权重,包括保存结果路径,都应该在共享目录下。 父主题: 准备工作
例。 cd /home/ma-user/ws mkdir -p tokenizers/Llama2-70B 多机情况下,只有在rank_0节点进行数据预处理,转换权重等工作,所以原始数据集和原始权重,包括保存结果路径,都应该在共享目录下。 父主题: 准备工作
问题现象 通过API接口选择自定义镜像导入创建模型,配置了运行时依赖,没有正常安装pip依赖包。 原因分析 自定义镜像导入不支持配置运行时依赖,系统不会自动安装所需要的pip依赖包。 处理方法 重新构建镜像。 在构建镜像的dockerfile文件中安装pip依赖包,例如安装Flask依赖包。
"max_tokens": 100, "top_k": -1, "top_p": 1, "temperature": 0, "ignore_eos": false, "stream": false }' 执行推理参考 配置服务化参数。Ascend
数据未保存至/cache目录或者/home/ma-user/目录(/cache会软连接成/home/ma-user/),导致数据占满系统目录。系统目录仅支持系统功能基本运行,无法支持大数据存储。 部分训练任务会在训练过程中生成checkpoint文件,并进行更新。如更新过程中,未删除历
"create_time" : 1606373999627, "result" : "xxx", "version_id" : "XwTuRqI9En7xuZskW70", "is_current" : true } 状态码 状态码 描述 200 OK 401 Unauthorized
MindSpore:MindSpore 2.3.0 FrameworkPTAdapter:6.0.RC2 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-6.3.907-xxx.zip 包含 三
MindSpore:MindSpore 2.3.0 FrameworkPTAdapter:6.0.RC3 如果用到CCE,版本要求是CCE Turbo v1.28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-6.3.908-xxx.zip 包含 三
Boolean 数据集是否含团队标注任务。可选值如下: true:数据集包含团队标注任务 false:数据集不包含团队标注任务 feature_supports Array of strings 数据集支持的特性列表。当前只支持特性值“0”,表示限制OBS文件大小。 import_data
在Notebook实例中运行训练代码,如果数据量太大或者训练层数太多,亦或者其他原因,导致出现“内存不够”问题,最终导致该容器实例崩溃。 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
2/use/downloads.html 需要下载的安装包与操作系统有关,请根据需要选择合适的安装包。 如果操作系统为Linux aarch64,请下载mindspore-lite-2.2.10-linux-aarch64.tar.gz。 如果操作系统为Linux x86_64,请下载mindspore-lite-2
local/etc/jupyter/jupyter_notebook_config.py 在打开的juputer_notebook_config.py中,增加以下代码后按ESC退出然后输入:wq保存。 c.ServerProxy.servers = { 'grafana': { 'command':
on device”。 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。 处理方法 公共资源池容器Docker size的大小最大支持50G,专属资源池Docker
<训练引擎名称_版本号>-[cpu | <cuda_版本号 | cann_版本号 >]-<py_版本号>-<操作系统名称_版本号>-< x86_64 | aarch64> 表4 训练作业支持的AI引擎 工作环境 系统架构 系统版本 AI引擎与版本 支持的cuda或Ascend版本 TensorFlow x86_64
服务流量限制 服务流量限制是指每秒内一个服务能够被访问的次数上限。 运行日志输出 默认关闭,在线服务的运行日志仅存放在ModelArts日志系统。 启用运行日志输出后,在线服务的运行日志会输出存放到云日志服务LTS。LTS自动创建日志组和日志流,默认缓存7天内的运行日志。如需了解L
方式,通过在HTTP请求头中添加参数X-Apig-AppCode来实现身份认证,无需复杂的签名过程,适合于客户端环境安全可控的场景,如内网系统之间的API调用。在ModelArts中,支持在部署在线服务时开启AppCode认证(部署模型为在线服务中的“支持APP认证”参数)。对于
机器或资源池无法连通网络,并无法git clone下载代码、安装python依赖包的情况下,用户则需要找到已联网的机器(本章节以Linux系统机器为例)提前下载资源,以实现离线安装。用户可遵循以下步骤操作。 步骤一:资源下载 Python依赖包下载:进入 scripts/install
ModelArts支持训练模型过程中安装第三方依赖包。在训练代码目录下放置“pip-requirements.txt”文件后,在训练启动文件被执行前系统会执行如下命令,以安装用户指定的Python Packages。 pip install -r pip-requirements.txt
第一条命令为安装Linux内核头文件和内核镜像,其中版本为5.4.0-144-generic。 第二条命令为重新生成GRUB引导程序的配置文件,用于在启动计算机时加载操作系统, 命令将使用新安装的内核镜像更新GRUB的配置文件,以便在下次启动时加载新的内核。 父主题: Lite Server
企业项目 创建开发环境实例 POST /v1/{project_id}/notebooks modelarts:notebook:create ecs:serverKeypairs:create swr:repository:getNamespace swr:repository:listNamespace