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false:不同步智能标注结果(默认值)。 synchronize_data Boolean 团队标注任务是否同步更新新增数据。可选值如下: true:上传文件、同步数据源、导入的未标注文件同步分配至团队成员。 false:不同步更新新增数据(默认值)。 task_id String 标注任务ID。 task_name
通过容器名称进入容器中。启动容器时默认用户为ma-user用户。 docker exec -it ${container_name} bash 上传代码和数据到宿主机时使用的是root用户,此处需要执行如下命令统一文件属主为ma-user用户。 #统一文件属主为ma-user用户 sudo
images查询得到。 --shm-size:表示共享内存,用于多进程间通信。由于需要转换较大内存的模型文件,因此大小要求200g及以上。 修改目录权限,上传代码和数据到宿主机时使用的是root用户,如用ma-user用户训练,此处需要执行如下命令统一文件权限。 #统一文件权限 chmod -R
false:不同步智能标注结果(默认值)。 synchronize_data Boolean 团队标注任务是否同步更新新增数据。可选值如下: true:上传文件、同步数据源、导入的未标注文件同步分配至团队成员。 false:不同步更新新增数据(默认值)。 task_id String 标注任务ID。 task_name
nerdctl 工具查看 nerdctl --namespace k8s.io image list Step3 制作推理镜像 获取模型软件包,并上传到机器SFS Turbo的目录下(可自定义路径),获取地址参考表1。 解压AscendCloud压缩包及该目录下的推理代码AscendCloud-LLM-6
true:同步更新智能标注数据 false:不同步更新智能标注数据 is_synchronize_data Boolean 是否同步更新数据:如上传文件、同步数据源、导入的未标注文件同步分配至团队成员。可选值如下: true:同步更新数据至团队成员 false:不同步更新数据至团队成员 workers
通过容器名称进入容器中。启动容器时默认用户为ma-user用户。 docker exec -it ${container_name} bash 上传代码和数据到宿主机时使用的是root用户,此处需要执行如下命令统一文件属主为ma-user用户。 #统一文件属主为ma-user用户 sudo
通过容器名称进入容器中。启动容器时默认用户为ma-user用户。 docker exec -it ${container_name} bash 上传代码和数据到宿主机时使用的是root用户,此处需要执行如下命令统一文件属主为ma-user用户。 #统一文件属主为ma-user用户 sudo
proportion 和 test_count 二选一即可,如果同时输入,则优先使用 test_count,如果都未输入,则返回处理失败 False。 上传数据到指定目录 将下载的原始数据存放在/home/ma-user/ws/training_data目录下。具体步骤如下: 进入到/home/ma-user/ws/目录下。
通过容器名称进入容器中。启动容器时默认用户为ma-user用户。 docker exec -it ${container_name} bash 上传代码和数据到宿主机时使用的是root用户,此处需要执行如下命令统一文件属主为ma-user用户。 #统一文件属主为ma-user用户 sudo
proportion 和 test_count 二选一即可,若同时输入,则优先使用 test_count,若都未输入,则返回处理失败 False。 上传数据到指定目录 将下载的原始数据存放在/mnt/sfs_turbo/training_data目录下。具体步骤如下: 进入到/mnt/sfs_turbo/目录下。
通过容器名称进入容器中。启动容器时默认用户为ma-user用户。 docker exec -it ${container_name} bash 上传代码和数据到宿主机时使用的是root用户,此处需要执行如下命令统一文件属主为ma-user用户。 #统一文件属主为ma-user用户 sudo
proportion 和 test_count 二选一即可,如果同时输入,则优先使用 test_count,如果都未输入,则返回处理失败 False。 上传数据到指定目录 将下载的原始数据存放在/home/ma-user/ws/training_data目录下。具体步骤如下: 进入到/home/ma-user/ws/目录下。
输入镜像的Python启动命令,例如: bash ${MA_JOB_DIR}/code/torchrun.sh 代码示例 文件目录结构如下所示,将以下文件上传至OBS桶中: code # 代码根目录 └─torch_ddp.py
Workflow不会自动获取训练输出的指标信息,要求用户自行在算法代码中获取指标信息并且按照指定的数据格式构造出metrics.json文件,自行上传到MetricsConfig中配置的OBS路径下,Workflow只进行数据的读取以及渲染展示。 输入使用DataSelector对象,支持选择OBS或者数据集
器引擎空间不会造成额外费用增加。更多信息,请参见导入AI应用对镜像大小的约束限制。 自动学习项目中,在完成模型部署后,其生成的模型也将自动上传至AI应用列表中。但是自动学习生成的AI应用无法下载,只能用于部署上线。 Standard推理服务部署 只支持使用专属资源池部署的在线服务
'__main__': main() 常见问题 1、示例代码中如何使用不同的数据集? 上述代码如果使用cifar10数据集,则将数据集下载并解压后,上传至OBS桶中,文件目录结构如下: DDP |--- main.py |--- input_dir |------ cifar-10-batches-py
docker cp ${your_container_id}:/xxx/xxx/pytorch.tar.gz . 将pytorch.tar.gz上传到OBS并设置公共读,并在构建时wget获取、解压、清理。 新镜像构建 基础镜像一般选用ubuntu 18.04的官方镜像,或者nvidi
e”下的“obs_url”表示从OBS桶中选择训练数据的OBS路径。实例中“outputs”下种“remote”下的“obs_url”表示上传训练输出至指定OBS路径。 “spec”字段下的“flavor_id”表示训练作业所依赖的规格,使用2记录的flavor_id。“node
ormers库注重易用性,屏蔽了大量AI模型开发使用过程中的技术细节,并制定了统一合理的规范。使用者可以便捷地使用、下载模型。同时支持用户上传自己的预训练模型到在线模型资产仓库中,并发布上架给其他用户使用。AI Gallery在原有Transformers库的基础上,融入了对于昇