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git+aria2，可以做到稳定下载不断线。 方法四：使用Git clone，官方提供了 git clone repo_url 的方式下载，但是不支持断点续传，并且clone 会下载历史版本占用磁盘空间。 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放权重和词表文件，例如在桶standard
import os import moxing as mox TMP_CACHE_PATH = '/cache/data' mox.file.copy_parallel('FLAGS.data_url', TMP_CACHE_PATH) zip_data_path = os.path
description="是否进行数据清洗, 数据格式异常会导致训练失败，建议开启，保证训练稳定性。数据量过大时，数据清洗可能耗时较久，可自行线下清洗（支持BMP.JPEG,PNG格式, RGB三通道）。建议用JPEG格式数据")), wf.AlgorithmParam
exec format error”。 这种报错一般是因为所用镜像系统引擎和构建镜像的系统引擎不一致引起的，例如使用的是x86的镜像却标记的是arm的系统架构。 可以通过查看AI应用详情看到配置的系统运行架构。基础镜像的系统架构详情可以参考推理基础镜像列表。 父主题： AI应用管理
Error 802原因为缺少fabricmanager，可能由于以下原因导致nvidia-fabricmanager.servcie不工作： 可能系统资源不足、如内存不足、内存泄露。 硬件故障、如IB网络或者GPU互联设备故障等。 没安装nvidia-fabricmanager组件或被误卸载。
path”中，再导入： import os import sys # __file__为获取当前执行脚本main.py的绝对路径 # os.path.dirname(__file__)获取main.py的父目录，即project_dir的绝对路径 current_path = os.path.dirname(__file__)
自动学习和订阅算法有什么区别？ 针对不同目标群体，ModelArts提供不同的AI开发方式。 如果您是新手，推荐您使用自动学习实现零代码模型开发。当您使用自动学习，系统会自动选择适合的算法和适合的参数进行模型训练。 如果您是AI开发进阶者，通过订阅算法进行模型训练有更多算法上的选择，并且您可以自定义训练所需的参数。
手动修改训练参数和tokenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 由于模型中LoRA微调训练存在已知的精度问题，因此不支持TP(tensor model parallel size)张量模型并行策略，推荐使用PP(pipeline model parallel
手动修改训练参数和tokenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 由于模型中LoRA微调训练存在已知的精度问题，因此不支持TP(tensor model parallel size)张量模型并行策略，推荐使用PP(pipeline model parallel
原因分析 在ModelArts侧进行节点重置后，modelarts-os会向节点添加准入污点，进行节点准入，而因为集群volcano没有污点容忍，且集群内只有一个节点，导致vocalno无法启动，进而导致modelarts-os节点上管理污点的maos-node-agent容器无法启动，使得污点无法被自动清理。
的文件，文件路径怎么写 如果容器中的文件实际路径不清楚，可以使用Python获取当前文件路径的方法获取。 os.getcwd() #获取文件当前工作目录路径（绝对路径） os.path.realpath(__ file __) #获得文件所在的路径（绝对路径） 也可在搜索引擎寻找
not os.path.exists(work_directory): os.mkdir(work_directory) filepath = os.path.join(work_directory, filename) if not os.path
ayml/onnx_models" os.environ['DEVICE_ID'] = "0" os.environ['TEXT_ENCODER_PATH'] = f"{mindir_dir}/text_encoder.mindir" os.environ['VAE_ENCODER_PATH']
9-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whl" } ] } ] 模型配置文件的“dependencies”支持多个“dependency”结构数组以list形式填入。 示例如下： "dependencies": [ { "installer":
ser/modelarts/package/”目录下。可在使用Moxing功能前执行如下代码，进行Moxing的安装。 import os os.system("pip install /home/ma-user/modelarts/package/moxing_framework-*
Initialize the distributed environment. """ os.environ['MASTER_ADDR'] = '127.0.0.1' os.environ['MASTER_PORT'] = '29500' dist.init
进入地址，单击“Download”，选择“Archive Versions”，“Version”选择“4.3-1.0.1.0”，“OS Distribution”选择“Ubuntu”，“OS Distribution Version”选择“Ubuntu 16.04”，“Architecture”选择
的资源，“/cache”与代码目录共用10G，会造成内存不足，请更改为使用GPU资源。 请在代码中添加环境变量来解决。 import os os.system('export TMPDIR=/cache') 父主题： 硬盘限制故障
问题3：训练过程报错：ImportError: XXX not found in your environment: flash_attn 根因：昇腾环境暂时不支持flash_attn接口 规避措施：修改dynamic_module_utils.py文件，将180-184行代码注释掉 vim /hom
─────────────────────────────────────────────────────────────────╯ 具体支持如下使用场景： 下载单个文件 下载多个文件 下载文件到指定路径 下载单个AI Gallery仓库 准备工作 获取“repo_id”和待下载的文件名。
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