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训练执行脚本中配置了保存checkpoint的频率,每500steps保存一次,如果磁盘空间较小,这个值可以改大到5000,避免磁盘空间写满,导致训练失败终止。 checkpoint保存频率的修改命令如下: --checkpointing_steps=5000 训练执行成功如下图所示。
“告警条件设置”:触发条件根据实际需求设置。 图1 监控对象指标设置 图2 设置指标统计方式 图3 告警条件设置 设置告警通知,单击“立即创建”。 “告警方式”:选择“直接告警” “行动规则”:开启开关,选择已创建的行动规则。如果现有列表中的告警行动规则无法满足需要,可单击“新建告警
托权限。 图3 委托用户切换角色 说明: ModelArts暂不支持创建身份策略权限的委托。 “委托选择” 已有委托:列表中如果已有委托选项,则直接选择一个可用的委托为上述选择的用户授权。单击委托名称查看该委托的权限详情。 新增委托:如果没有委托可选,可以在新增委托中创建委托权限
# 训练节点的名称,命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线(_)、中划线(-),并且只能以英文字母开头,长度限制为64字符),一个Workflow里的两个step名称不能重复 title="图像分类训练", # 标题信息,不填默认使用name algorithm=wf
据集;使用自定义数据集时,请更新代码目录下data/dataset_info.json文件;请务必在dataset_info.json文件中添加数据集描述;具体示例如下。 上传自定义数据到指定目录 将下载的原始数据存放在{work_dir}/llm_train/LLaMAFact
'/usr/tmp', 'home/ma-user/work/SR/RDN_train_base'] 图1 运行代码报错 原因分析 根据报错提示,需要排查是否将大量数据被保存在“/tmp”中。 处理方法 进入到“Terminal”界面。在“/tmp”目录下,执行命令du -sh *,查看该目录下的空间占用情况。
_exit_barrier(self)方法中的barrier_timeout参数,修改后如图1所示。 #修改前 barrier_timeout=self._exit_barrier_timeout #修改后 barrier_timeout=3000 图1 修改后的barrier_timeout参数
name String 子图名称。 steps Array of strings 子图step成员。 表17 DataRequirement 参数 参数类型 描述 name String 训练数据的名称。填写1-64位,仅包含英文、数字、下划线(_)和中划线(-),并且以英文开头的名称。
Threshold =0.99表示余弦相似度至少为99%,--inputShapes可将模型放入到netron官网中查看。 图1 benchmark对接结果输出示例图 为了简化用户使用,ModelArts提供了Tailor工具便于用户进行Benchmark精度测试,具体使用方式参考Tailor指导文档。
${work_dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂载/h
${work_dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂载/h
LabelProperty object 标签基本属性键值对,如颜色、快捷键等。 type 否 Integer 标签类型。可选值如下: 0:图像分类 1:物体检测 3: 图像分割 100:文本分类 101:命名实体 102:文本三元组关系标签 103:文本三元组实体标签 200:语音分类 201:语音内容
训练性能测试 流程图 训练性能测试流程图如下图所示: 图1 训练性能测试流程 执行训练任务 进入test-benchmark目录执行训练命令,可以多次执行,卡数及其它配置参考NPU卡数取值表按自己实际情况决定。 单机<可选>: # 默认8卡 benchmark-cli train
据缺失。 当文件状态变成“上传成功”表示数据文件成功上传至AI Gallery仓库进行托管。单击“完成”返回镜像文件页面。 图1 上传成功 文件上传过程中请耐心等待,不要关闭当前上传页面,关闭页面会中断上传进程。 父主题: 发布和管理AI Gallery镜像
_exit_barrier(self)方法中的barrier_timeout参数,修改后如图1所示。 #修改前 barrier_timeout=self._exit_barrier_timeout #修改后 barrier_timeout=3000 图1 修改后的barrier_timeout参数
_exit_barrier(self)方法中的barrier_timeout参数,修改后如图1所示。 #修改前 barrier_timeout=self._exit_barrier_timeout #修改后 barrier_timeout=3000 图1 修改后的barrier_timeout参数
表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 label_type 否 Integer 标签类型。可选值如下: 0:图像分类 1:物体检测 3: 图像分割 100:文本分类 101:命名实体 102:文本三元组关系标签 103:文本三元组实体标签 200:语音分类 201:语音内容
1基于DevSever适配PyTorch NPUFintune&Lora训练指导(6.3.911) Flux是一种基于扩散过程的图像生成模型,应用于文生图场景,能够帮助用户生成图像。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer上使用昇腾计算资源Ascend Snt
据集;使用自定义数据集时,请更新代码目录下data/dataset_info.json文件;请务必在dataset_info.json文件中添加数据集描述;具体示例如下。 上传自定义数据到指定目录 将下载的原始数据存放在{work_dir}/llm_train/LLaMAFact
据集;使用自定义数据集时,请更新代码目录下data/dataset_info.json文件;请务必在dataset_info.json文件中添加数据集描述;具体示例如下。 上传自定义数据到指定目录 将下载的原始数据存放在{work_dir}/llm_train/LLaMAFact