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的OBS目录与ModelArts在同一区域。模型包的要求请参见模型包示例。 对应的输入输出模式 预置图像处理模式,不可覆盖,即创建模型时不支持选择其他输入输出模式。 模型包规范 模型包必须存储在OBS中,且必须以“model”命名。“model”文件夹下面放置模型文件、模型推理代码。
预置预测分析模式 输入 系统预置预测分析输入输出模式,适用于预测分析的模型,使用该模式的模型将被标识为预测分析模型。预测请求路径“/”,请求协议为“HTTP”,请求方法为“POST”,调用方需采用“application/json”内容类型,发送预测请求,请求体以“JSON”格式
Estimator初始化参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 session 是 Object 会话对象,初始化方法请参考Session鉴权。 job_id 是 String 训练作业的id,可通过创建训练作业生成的训练作业对象查询,如"job_instance.job_id",或从查询训练作业列表的响应中获得。
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
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
预置物体检测模式 输入 系统预置物体检测输入输出模式,适用于物体检测的模型,使用该模式的模型被标识为物体检测模型。预测请求路径“/”,请求协议为“HTTP”,请求方法为“POST”,调用方需采用“multipart/form-data”内容类型,以“key”为“images”,“
not os.path.exists(work_directory): os.mkdir(work_directory) filepath = os.path.join(work_directory, filename) if not os.path
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
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
id") 方式二:根据创建训练作业生成的训练作业对象删除。 job_instance.delete_job() 参数说明 表1 delete_job_by_id请求参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 session 是 Object 会话对象,初始化方法请参考Session鉴权。 job_id
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
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。
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。
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
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