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创建训练任务 调试代码 创建训练任务之前，建议先调试代码。 由于Notebook的/cache目录只能支持500G的存储，超过后会导致实例重启，ImageNet数据集大小超过该限制，因此建议用线下资源调试、或用小批量数据集在Notebook调试（Notebook调试方法与使用No
如果用户在AI Hub中打开了可用的案例，会自动跳转到CodeLab中，此时是可以使用这项功能的。 如果切换了Notebook的规格，那么只能在Notebook进行单机调测，不能进行分布式调测，也不能提交远程训练作业。 当前仅支持PyTorch和MindSpore AI框架，如果
扩缩容Standard专属资源池 场景介绍 当专属资源池创建完成，使用一段时间后，由于用户AI开发业务的变化，对于资源池资源量的需求可能会产生变化，面对这种场景，ModelArts Standard专属资源池提供了扩缩容功能，用户可以根据自己的需求动态调整。 使用扩容功能时，可以增加资源池已有规格的实例数量。
--nproc_per_node=1 train.py --model DiT-XL/2 --data-path imagenet/train --global-batch-size 16 多卡训练启动方式： torchrun --nnodes=1 --nproc_per_node=8 train.py --model
以llama2-13b预训练为例，执行脚本0_pl_pretrain_13b.sh。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。 表1 必须修改的训练超参配置 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home
Lite Server资源配置流程 在开通Lite Server资源后，需要完成相关配置才能使用，配置流程如下图所示。 图1 Lite Server资源配置流程图 表1 Server资源配置流程 配置顺序 配置任务 场景说明 1 配置Lite Server网络 Server资源开
按标签名称删除标签及仅包含此标签的文件 功能介绍 按标签名称删除标签及仅包含此标签的文件。 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 DELETE /v2/{p
nvidia-fabricmanager 发现nvidia-fabricmanager的服务为failed状态，尝试重新启动nvidia-fabricmanager失败，且提示以下信息： nvidia-fabricmanager.service failed because the control process
使用python3.6-torch1.4版本镜像环境安装MMCV报错 问题现象 日志报错中存在AssertionError: MMCV==1.2.5 is used but incompatible. Please install mmcv>=1.3.1, <=1.5.0。 原因分析
在ModelArts数据集中添加图片对图片大小有限制吗？ 在数据管理功能中，针对“物体检测”或“图像分类”的数据集，在数据集中上传更多的图片时，是有限制的。要求单张图片大小不超过8MB，且只支持JPG、JPEG、PNG和BMP四种格式的图片。 请注意，针对自动学习功能中的添加图片
在ModelArts中公共资源池和专属资源池的区别是什么？ 共享池是所有ModelArts共享的一个资源池，当使用人数比较多的时候，可能造成资源紧张而产生排队。 专属池是专属于您的资源池，不会因为资源紧张而产生排队，同时专属资源池支持打通自己的VPC，能和自己的资源网络互通。 父主题：
输入选择训练的模型名称。 RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值：[pretrain, sft, lora]。 DATA_TYPE GeneralPretrainHandler 示例值需要根据数据集的不同，选择其一。 GeneralPretrainHandler：使用预训练的alpaca数据集。
于停止状态的弹性节点Server，可以通过启动操作重新使用弹性节点Server。 登录ModelArts管理控制台。 在左侧菜单栏中选择“AI专属资源池 > 弹性节点 Server”。 执行如下操作，启动或停止弹性节点Server。 启动弹性节点Server：单击“启动”。只有处
optimizer.step() cleanup() if __name__ == "__main__": init_from_env() main.py内容如下： import argparse import torch import torch.multiprocessing
MASTER_PORT="38888" # replace ${MA_JOB_DIR}/code/torch_ddp.py to the actutal training script PYTHON_SCRIPT=${MA_JOB_DIR}/code/torch_ddp.py PYTHON_ARGS=""
从DWS导入数据到ModelArts数据集 ModelArts支持从DWS导入表格数据，用户需要选择对应的DWS集群，并输入需要对应的数据库名、表名以及用户名和密码。所导入表的schema(列名和类型)需要跟数据集相同。DWS的详细功能说明，请参考DWS用户指南。 图1 从DWS导入数据
表示张量并行。 PP 1 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等，与权重转换时设置的值相等。 CP 1 表示context并行，默认为1。应用于训练长序列文本的模型。如果训练时SEQ_LEN超过32768长度，则推荐增加CP值（CP ≥ 2）。对应训练参数 context-parallel-size
表示张量并行。 PP 1 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等，与权重转换时设置的值相等。 CP 1 表示context并行，默认为1。应用于训练长序列文本的模型。如果训练时SEQ_LEN超过32768长度，则推荐增加CP值（CP ≥ 2）。对应训练参数 context-parallel-size
"modelarts:sfsPath": [ "/path1", "/path2/path2-1" ], 如果sfsId中填写了多个ID，则sfsPath会应用于所有sfsId。例如以下代码含义为：为"0e51c7d5-d90e-475a-b5d0-ecf896da3b0d"的"/path1"和"
mox.file.copy('obs://wolfros-net/zp/AI/code/faiss_gpu-1.5.3-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl','/cache/faiss_gpu-1.5.3-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64
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