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的标签予以区分。 重新运行:可以单击“重新运行”直接在某条记录上运行该工作流。 您可以对该条工作流的所有运行记录进行筛选和对比。 筛选:该功能支持您对所有运行记录按照“运行状态”和“运行标签”进行筛选。 图2 筛选 对比:针对某条工作流的所有运行记录,按照状态、运行记录、启动时间、运行时长、参数等进行对比。
String 训练作业的数据集版本ID。 type String 数据集类型。 “obs”:表示使用OBS的数据。 “dataset”:表示使用数据集的数据。 data_url String OBS的桶路径。 表5 model_metric_list属性列表 参数 参数类型 说明
hidden_dropout_prob = hidden_dropout_prob self.attention_probs_dropout_prob = attention_probs_dropout_prob self.max_position_embeddings =
ssh文件夹,选择“属性”。然后单击“安全”页签。 单击“高级”,在弹出的高级安全设置界面单击“禁用继承”, 在弹出的“阻止继承”窗口单击“从此对象中删除所有继承的权限”。此时所有用户都将被删除。 添加所有者:在同一窗口中,单击“添加”,在弹出的新窗口中,单击“主体”后面的“选择主体”
GPU监视器命令行工具,用于查看GPU的使用情况和性能指标,可以帮助用户进行GPU优化和故障排除。 但是建议在业务软件或训练算法中,避免频繁使用“nvidia-smi”命令功能获取相关信息,存在锁死的风险。出现D+进程后可以尝试如下方法: 方法1: 可以根据ps -aux查到的进程号, 使用kill -9强制关闭进程。
占用的CPU、GPU或NPU资源使用情况。具体请参见训练资源监控章节。 Standard在线服务:用户将模型部署为在线服务后,可以通过监控功能查看该推理服务的CPU、内存或GPU等资源使用统计信息和模型调用次数统计,具体参见查看推理服务详情章节。 方式二:通过AOM查看所有监控指标
使用自动学习产生的模型只能在ModelArts上部署上线,无法下载至本地使用。 使用自定义算法或者订阅算法训练生成的模型,会存储至用户指定的OBS路径中,供用户下载。 父主题: Standard模型训练
user用户家目录。 driver及npu-smi需同时挂载至容器。 不要将多个容器绑到同一个NPU上,会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。 ${image_name} 为docker镜像的ID,在宿主机上可通过docker images查询得到。 --shm-size:表示
String 训练作业的数据集版本ID。 type String 数据集类型。 “obs”:表示使用OBS的数据。 “dataset”:表示使用数据集的数据。 data_url String OBS的桶路径。 表7 model_metric_list属性列表 参数 参数类型 说明
0为例)工具,单击左上角,选择“File>New”,弹出新建对话框,选择“WebSocket Request”(当前为beta版本)功能: 图3 选择WebSocket Request功能 在新建的窗口中填入WebSocket连接信息: 左上角选择Raw,不要选择Socket.IO(一种WebSoc
user用户家目录。 driver及npu-smi需同时挂载至容器。 不要将多个容器绑到同一个NPU上,会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。 ${image_name} 为docker镜像的ID,在宿主机上可通过docker images查询得到。 --shm-size:表示
String 训练作业的数据集版本ID。 type String 数据集类型。 “obs”:表示使用OBS的数据。 “dataset”:表示使用数据集的数据。 data_url String OBS的桶路径。 表5 volumes属性列表 参数 参数类型 说明 nfs Object
择使用不同规格的套餐包。 ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包,面向有AI基础的开发者,提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能,包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和模型部署流程。 约束限制 套餐包在购买和使用时的限制如下: 套餐包和购买时选定的区域绑定,套
基于AscendSpeed的训练代码 |──ascendcloud_patch/ # 针对昇腾云平台适配的功能补丁包 |──scripts/ # 训练需要的启动脚本
user用户家目录。 driver及npu-smi需同时挂载至容器。 不要将多个容器绑到同一个NPU上,会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。 ${image_name} 为docker镜像的ID,在宿主机上可通过docker images查询得到。 --shm-size:表示
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ath kv_cache_scales.json #输入Step2 抽取kv-cache量化系数生成的json文件路径; 如果只测试推理功能和性能,不需要此json文件,此时scale系数默认为1,但是可能会造成精度下降。 父主题: 推理模型量化
ath kv_cache_scales.json #输入Step2 抽取kv-cache量化系数生成的json文件路径; 如果只测试推理功能和性能,不需要此json文件,此时scale系数默认为1,但是可能会造成精度下降。 父主题: 推理模型量化