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new_source String 处理后样本的地址。 origin_source String 样本的原地址。 result_description Array of objects 样本的处理描述。 result_property Integer 样本的处理状态。可选值如下: -1:全部
器控制台中查询。 安装NFS。 该步骤需要设备联网下载软件依赖包。 Ubuntu系统 在线安装: sudo apt install nfs-kernel-server Euler OS系统 在线安装: sudo yum install nfs-utils 创建模型目录。 该路径的存储空间能够存储大模型文件。
如何在代码中打印GPU使用信息 用户可通过shell命令或python命令查询GPU使用信息。 使用shell命令 执行nvidia-smi命令。 依赖CUDA nvcc watch -n 1 nvidia-smi 执行gpustat命令。 pip install gpustat
status processes”如何解决? 镜像保存时报错“container size %dG is greater than threshold %dG”如何解决? 保存镜像时报错“too many layers in your image”如何解决? 镜像保存时报错“The container
报错“The VS Code Server failed to start”如何解决? 问题现象 解决方法 检查VS Code版本是否为1.78.2或更高版本,如果是,请查看Remote-SSH版本,若低于v0.76.1,请升级Remote-SSH。 打开命令面板(Windows:
管理标注数据 同步新数据 ModelArts会自动将数据集中新增的数据同步至标注作业,包含数据及当前标注作业支持的标注信息。 为了快速获取数据集中最新数据,可在标注作业详情页的“全部”、“未标注”或“已标注”页签中,单击“同步新数据”,快速将数据集中的数据添加到标注作业中。 问题现象:
创建Notebook实例后无法打开页面,如何处理? 使用pip install时出现“没有空间”的错误 出现“save error”错误,可以运行代码,但是无法保存 单击Notebook的打开按钮时报“请求超时”错误? 出现ModelArts.6333错误,如何处理? 打开Notebook实例
--preprocessed_root lrs2_preprocessed/ data_root参数为原始视频根目录,preprocessed_root参数为处理后生成的数据集目录。 处理后数据目录如下所示。 preprocessed_root (lrs2_preprocessed) ├── main |
如何上传本地文件至Notebook? Notebook中JupyterLab的文件上传方式请参见上传本地文件至JupyterLab。 父主题: 文件上传下载
如何访问训练作业的后台? ModelArts不支持访问训练作业后台。 父主题: 查看作业详情
在Notebook中,如何访问其他账号的OBS桶? 创建Notebook时选择OBS存储,这种情况下只能访问到自己账号下的桶,无法访问到其他账号的OBS桶。 如果需要在Notebook中,访问其他账号的OBS文件,前提是,需获取目标OBS桶的读写权限。 首先,请联系OBS桶的创建
如何通过ssh登录专属资源池节点? ModelArts专属资源池不支持ssh登录节点。 父主题: Standard资源池
及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x
更新管理 ModelArts在线服务更新 对于已部署的推理服务,ModelArts支持通过更换AI应用的版本号,实现服务升级。 推理服务有三种升级模式:全量升级、滚动升级(扩实例)和滚动升级(缩实例)。了解三种升级模式的流程,请参见图1。 全量升级 需要额外的双倍的资源,先全量创建新版本实例,然后再下线旧版本实例。
及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见表1。 本章节介绍如何在Notebook使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x
及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x
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
如果在准备数据章节已下载数据集,此处无需重复操作。 SFT全参微调和LoRA微调训练使用的是同一个数据集,数据处理一次即可,训练时可以共用。 数据预处理说明 使用数据预处理脚本preprocess_data.py脚本重新生成.bin和.idx格式的SFT全参微调数据。preprocess_data
数据导入方式介绍 数据集创建完成后,您还可以通过导入数据的操作,接入更多数据。ModelArts支持从不同数据源导入数据。 从OBS导入数据到ModelArts数据集 从DLI导入数据到ModelArts数据集 从MRS导入数据到ModelArts数据集 从DWS导入数据到ModelArts数据集
使用MoXing时,如何进行增量训练? 在使用MoXing构建模型时,如果您对前一次训练结果不满意,可以在更改部分数据和标注信息后,进行增量训练。 “mox.run”添加增量训练参数 在完成标注数据或数据集的修改后,您可以在“mox.run”中,修改“log_dir”参数,并新增