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Mox日志反复输出的问题,需要您在“启动文件”中添加如下代码,当“MOX_SILENT_MODE = “1””时,可在日志中屏蔽mox的版本信息: import os os.environ["MOX_SILENT_MODE"] = "1" 父主题: MoXing
场景一:环境预检测失败、硬件检测出现故障,系统隔离所有故障节点并重新下发训练作业。 图1 预检失败&硬件故障 场景二:环境预检测失败、硬件无故障,系统随机再分配节点并重新下发训练作业。 图2 预检失败&硬件正常 场景三:环境预检测成功并进入用户业务阶段,硬件检测出现故障并且用户业务非正常退出,系统隔离所有故障节点并重新下发训练作业。
pip源中不存在该包,当前默认pip源为pypi.org中的包,请在pypi.org中查看是否有对应版本的包并查看包安装限制。 下载的包与对应基础镜像架构不匹配,如arm系统下载了x86的包,python2版本的pip下载了python3的包。具体基础镜像运行环境请参见推理基础镜像列表。 安装pip包有先后依赖关系。
预置图像处理模式 输入 系统预置图像处理输入输出模式,适用于图像分类、物体检测和图像语义分割等图像处理模型。预测请求路径“/”,请求协议为“HTTPS”,请求方法为“POST”,调用方需采用“multipart/form-data”内容类型,以“key”为“images”,“ty
─────────────────────────────────────────────────────────────────╯ 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。
不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 文本序列长度 并行参数设置 规格与节点数 1 llama2 llama2-7b SEQ_LEN=4096 TP(tensor
场景介绍 Baichuan2是百川智能推出的 新一代Q开源大语言模型,采用 2.6 万亿 Tokens 的高质量语料训练。在多个权威的中文、英文和多语言的通用、领域 benchmark 上取得同尺寸最佳的效果。包含有 7B、13B 的 Base 和 Chat 版本,并提供了 Chat
说明 NCCL_SOCKET_IFNAME 指定通信的网卡名称。 NCCL_IB_GID_INDEX 系统设置的默认值为3,表示使用RoCE v2协议。 NCCL_IB_TC 系统设置的默认值为128,表示数据包走交换机的队列4,队列4使用PFC流控机制来保证网络是无损的。 如果训
上,这样会导致下载数据很慢。 在训练作业中,使用如下代码进行“.tar”包解压: import moxing as mox import os mox.file.copy_parallel("obs://donotdel-modelarts-test/AI/data/PyTorch-1
过程,也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习:在未加标签的数据中,试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习:智能系统从环境到行为映射的学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大。 回归 回归反映的是数据属性值在时间上的特征,产生一个将数据项映射到一个实值预
不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表2 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 文本序列长度 并行参数设置 规格与节点数 1 llama2 llama2-7b SEQ_LEN=4096 TP(tensor
不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 文本序列长度 并行参数设置 规格与节点数 1 llama2 llama2-7b SEQ_LEN=4096 TP(tensor
处理方法 如果在训练作业的工作目录下有core文件生成,可以在启动脚本最前面加上如下代码,来关闭core文件产生。 import os os.system("ulimit -c 0") 排查数据集大小,checkpoint保存文件大小,是否占满了磁盘空间。 必现的问题,使用本
不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表2 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 文本序列长度 并行参数设置 规格与节点数 1 llama2 llama2-7b SEQ_LEN=4096 TP(tensor
MindSpore日志提示“ retCode=0x91, [the model stream execute failed]” 问题现象 使用mindspore进行训练时,出现如下报错: [ERROR] RUNTIME(3002)model execute error, retCode=0x91
caffe_model_service import CaffeBaseService import numpy as np import os, json import caffe from PIL import Image class LenetService(CaffeBaseService):
Schema信息表示表格的列名和对应类型,需要跟导入数据的列数保持一致。 若您的原始表格中已包含表头,需要开启“导入是否包含表头”开关,系统会导入文件的第一行(表头)作为列名,无需再手动修改Schema信息。 若您的原始表格中没有表头,需要关闭“导入是否包含表头”开关,从OBS
如果当前资源池的资源确实不够,也可以考虑将资源池扩容后再进行服务部署。公共资源池扩容,请联系系统管理员。专属资源池扩容,可参考扩缩容资源池。 如果磁盘空间不够,可以尝试重试,使实例调度到其他节点。如果单实例仍磁盘空间不足,请联系系统管理员,更换合适的规格。 如果是大模型导入的AI应用部署服务,请确保专
service_instance3 ...],列表中元素“service_instance”对象即为服务管理章节描述的可调用服务接口。 支持按照检索参数查询服务列表,返回满足检索条件的服务list,检索参数如表1所示。 在查询列表时,返回list的同时,默认会打印模型列表的详细信息,如表2和表3所示。
read(img_path), np.uint8), 1) 在MXNet环境下使用torch包,请您尝试如下方法先进行导包: import os os.sysytem('pip install torch') import torch 父主题: OBS操作相关故障