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时序预测-time_series_v2算法部署在线服务预测报错 问题现象 在线服务预测报错:ERROR: data is shorter than windows。 原因分析 该报错说明预测使用的数据行数小于window超参值。 在使用订阅算法时序预测-time_series_v
clone,请确保环境可以访问公网,详解操作如下: 进入代码包Dockerfile文件同级目录: cd /home/ma-user/ws/llm_train/LLaMAFactory 构建新镜像: docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如无法访问公网则需配置代理
NCCL是一个提供GPU间通信原语的库,实现集合通信和点对点发送/接收原语。当训练作业出现NCCL的报错时,可以通过调整NCCL的环境变量尝试解决问题。 处理步骤 进入状态“运行失败”的训练作业详情页,单击“日志”页签,查看NCCL报错。 如果出现报错“NCCL timeout”或者“RuntimeError:
参数说明 --backend:服务类型,支持tgi、vllm、mindspore、openai等后端。本文档使用的推理接口是openai。 --host:服务部署的IP,${docker_ip}替换为宿主机实 际的IP地址。 --port:推理服务端口。 --tokenizer:
PyTorch在昇腾AI处理器的加速实现方式是以算子为粒度进行调用(OP-based),即通过Python与C++调用CANN层接口Ascend Computing Language(AscendCL)调用一个或几个亲和算子组合的形式,代替原有GPU的实现方式,具体逻辑模型请参考PyTorch自动迁移。
5-72B-Chat-AWQ 参数说明: model:模型路径。 Step4 启动AWQ量化服务 参考部署推理服务,使用量化后权重部署AWQ量化服务。 注:Step3 创建服务启动脚本启动脚本中,服务启动命令需添加如下命令。 -q awq 或者--quantization awq 父主题:
5-72B-Chat-AWQ 参数说明: model:模型路径。 Step4 启动AWQ量化服务 参考部署推理服务,使用量化后权重部署AWQ量化服务。 注:Step3 创建服务启动脚本启动脚本中,服务启动命令需添加如下命令。 -q awq 或者--quantization awq 父主题:
IEF节点边缘服务部署失败 问题现象 部署边缘服务时,出现“异常”状态。 原因分析1 部署边缘服务时,使用到IEF纳管的边缘节点,就需要用户给ModelArts的委托赋予Tenant Administrator权限,否则将无法成功部署边缘服务。具体可参见IEF的权限说明。 处理方法1
当训练过程中触发了自动重启,则系统会记录重启信息,在训练作业详情页可以查看故障恢复详情,具体请参见训练作业重调度。 开启无条件自动重启 开启无条件自动重启有2种方式:控制台设置或API接口设置。 控制台设置 在创建训练作业页面,开启“自动重启”开关,并勾选“无条件自动重启”,开启无条件自动重启。开启无条件自动重
clone,请确保环境可以访问公网,详解操作如下: 进入代码包Dockerfile文件同级目录: cd /home/ma-user/ws/llm_train/LLaMAFactory 构建新镜像: docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如无法访问公网则需配置代理
则需要用户购买可挂载的存储硬盘资源,以实现多机共同访问同一存储硬盘资源。ModelArts Lite Server支持配置的存储方案请参考配置Lite Server存储。其中访问方式中,可支持在裸金属服务器中挂载的有弹性文件服务SFS和云硬盘EVS。 父主题: 准备工作
则需要用户购买可挂载的存储硬盘资源,以实现多机共同访问同一存储硬盘资源。ModelArts Lite Server 支持配置的存储方案请参考配置Lite Server存储。其中访问方式中,可支持在裸金属服务器中挂载的有弹性文件服务SFS和云硬盘EVS。 父主题: 准备工作
则需要用户购买可挂载的存储硬盘资源,以实现多机共同访问同一存储硬盘资源。ModelArts Lite Server 支持配置的存储方案请参考配置Lite Server存储。其中访问方式中,可支持在裸金属服务器中挂载的有弹性文件服务SFS和云硬盘EVS。 父主题: 准备工作
clone,请确保环境可以访问公网,详解操作如下: 进入代码包Dockerfile文件同级目录: cd /home/ma-user/ws/llm_train/AscendFactory 构建新镜像: docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如无法访问公网则需配置代理
使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法训练后部署在线服务报错 问题现象 使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法进行训练,将数据集切分后进行部署在线服务报错,日志如下:TypeError: Cannot interpret feed_dict key
cifar10数据集 在Notebook中,无法直接使用默认版本的torchvision获取数据集,因此示例代码中提供了三种训练数据加载方式。 cifar-10数据集下载链接,单击“CIFAR-10 python version”。 尝试基于torchvision获取cifar10数据集。
则需要用户购买可挂载的存储硬盘资源,以实现多机共同访问同一存储硬盘资源。ModelArts Lite Server 支持配置的存储方案请参考配置Lite Server存储。其中访问方式中,可支持在裸金属服务器中挂载的有弹性文件服务SFS和云硬盘EVS。 父主题: 准备工作
则需要用户购买可挂载的存储硬盘资源,以实现多机共同访问同一存储硬盘资源。ModelArts Lite Server 支持配置的存储方案请参考配置Lite Server存储。其中访问方式中,可支持在裸金属服务器中挂载的有弹性文件服务SFS和云硬盘EVS。 父主题: 准备工作
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则需要用户购买可挂载的存储硬盘资源,以实现多机共同访问同一存储硬盘资源。ModelArts Lite Server 支持配置的存储方案请参考配置Lite Server存储。其中访问方式中,可支持在裸金属服务器中挂载的有弹性文件服务SFS和云硬盘EVS。 父主题: 准备工作