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件夹大小,根据结果判断是否复制完毕: import moxing as mox mox.file.get_size('obs://bucket_name/obs_file',recursive=True) 其中,“get_size”为获取文件或文件夹的大小。“recursive=
创建标注团队的成员 功能介绍 创建标注团队的成员。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/workforces/
创建标注团队 功能介绍 创建标注团队。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/workforces 表1 路径参数
附录:训练常见问题 问题1:在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法: 容器内执行以下命令,指定NPU内存分配策略的环境变量,开启动态内存分配,即在需要时动态分配内存,可以提高内存利用率,减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF
附录:训练常见问题 问题1:在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法: 容器内执行以下命令,指定NPU内存分配策略的环境变量,开启动态内存分配,即在需要时动态分配内存,可以提高内存利用率,减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF
获取训练作业支持的AI预置框架 功能介绍 获取训练作业支持的AI预置框架。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/
精度问题诊断 逐个替换模型,检测有问题的模型 该方式主要是通过模型替换,先定位出具体哪个模型引入的误差,进一步诊断具体的模型中哪个算子或者操作导致效果问题,模型替换原理如下图所示。通过设置开关选项(是否使用onnx模型),控制模型推理时,模型使用的是onnx模型或是mindir的模型。
Adviso主页面 提交性能诊断任务 如果您的NPU性能数据存放在OBS上,Source选择OBS,Path输入OBS地址,格式如obs://bucket1/profiling_dir1,单击Submit按钮。界面参考下图。 图4 分析OBS上的性能数据 如果您的NPU性能数据存放在Noteb
附录:大模型推理常见问题 问题1:在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法:调整推理服务启动时的显存利用率,将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2:在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified max_model_len
推理精度测试 本章节介绍两个精度测评工具。如何使用opencompass工具开展语言模型的推理精度测试,数据集是ceval_gen、mmlu_gen、math_gen、gsm8k_gen、humaneval_gen;以及使用lm-eval工具开展语言模型的推理精度测试,数据集包含
在“全部”、“未标注”或“已标注”页面中,依次选中需要删除的图片,或者“选择当前页”选中该页面所有图片,然后单击删除。在弹出的对话框中,根据实际情况选择是否勾选“同时删除OBS源文件”,确认信息无误后,单击“确定”完成图片删除操作。 其中,被选中的图片,其左上角将显示为勾选状态。如果当前页面无选中图片时,按钮为灰色,无法执行删除操作。
不可与data_url同时出现。 type 否 String 数据集类型。可选值:“obs”、“dataset”。obs与dataset不可同时出现。 data_url 否 String OBS的桶路径,不可与dataset_id/dataset_version同时出现。 表5 volumes属性列表
通过Token认证的方式访问在线服务 如果在线服务的状态处于“运行中”,则表示在线服务已部署成功,部署成功的在线服务,将为用户提供一个可调用的API,此API为标准Restful API。在集成至生产环境之前,需要对此API进行调测,您可以使用以下方式向在线服务发起预测请求: 方
不可与data_url同时出现。 type 否 String 数据集类型。可选值有“obs”、“dataset”。obs与dataset不可同时出现。 data_url 否 String OBS的桶路径,不可与dataset_id/dataset_version同时出现。 表4 parameter属性列表
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试,请在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal,进行推理精度测试。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中,代码目录结构如下。
训练好的模型是否可以下载或迁移到其他账号?如何获取下载路径? 通过训练作业训练好的模型可以下载,然后将下载的模型上传存储至其他账号对应区域的OBS中。 获取模型下载路径 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”,进入“训练作业”列表。 在训练作业
查询标注团队详情 功能介绍 查询标注团队详情。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/workforces/{workforce_id}
查询所有团队的标注成员列表 功能介绍 查询所有团队的标注成员列表。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/workforces/workers
想要训练更多的epochs(追加30个epochs),假设上一个训练作业的输出目录为“obs://my_bucket/train_url”,则设置参数“checkpoint_url=obs://my_bucket/train_url/last.pt”,并设置参数epochs=8
ma-cli auto-completion自动补全命令 命令行自动补全是指用户可以在Terminal中输入命令前缀通过Tab键自动提示支持的ma-cli命令。ma-cli自动补全功能需要手动在Terminal中激活。执行ma-cli auto-completion命令,用户根据