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wen/Qwen-VL-Chat", "SimSun.ttf")# if FONT_PATH is None: # if not os.path.exists("SimSun.ttf"): # ttf = requests.get("https://qianwen-res
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/v2/{project_id}/pools/{pool_name}/nodes/batch-delete { "deleteNodeNames" : [ "os-node-created-mnmcf" ] } 响应示例 状态码: 404 Not Found。 { "error_code" : "ModelArts
包含了本教程中使用到的推理部署代码和推理评测代码、推理依赖的算子包。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径:Support-E,在此路径中查找下载ModelArts 6.3.910 版本。 说明: 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息,说明您没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。
软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径:Support-E,在此路径中查找下载ModelArts 6.3.912 版本。 说明: 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息,说明您没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。
Gallery服务协议》”。 图2 发布AI Gallery Notebook 界面提示成功创建分享后,返回至AI Gallery,进入示例的详情页面查看示例。 进入AI Gallery首页。选择“项目”,进入项目列表页面。 在搜索框中输入创建好的Notebook名称,单击页签进入详情页。 编辑资产详情
包含了本教程中使用到的推理部署代码和推理评测代码、推理依赖的算子包。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径:Support-E,在此路径中查找下载ModelArts 6.3.911 版本。 说明: 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息,说明您没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。
TEXT:文本 AUDIO:音频 TABLE:表格 VIDEO:视频 PLAIN:自由格式 dataset_type 否 Integer 根据数据集类型查询数据集列表,与data_type参数二选一。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
在“数据处理”页面,单击“创建”进入“创建数据处理”页面。 在创建数据处理页面,填写相关算法参数。 填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成,按“V0001”、“V0002”规则命名,用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。
py替换成代码包中对应的文件。 图2 文件替换 可以使用find命令来查找diffusers源码包位置。 find / -name attention.py find / -name attention_processor.py 图3 查找diffusers源码包位置 找到具体位置后可以cp替换
&& \ chmod 770 /root && \ usermod -a -G root ma-user 其他现象,可以在已有的训练故障案例查找。 建议与总结 用户使用自定义镜像训练作业时,建议按照训练作业自定义镜像规范制作镜像。文档中同时提供了端到端的示例供用户参考。 父主题: 训练作业运行失败
包含了本教程中使用到的推理部署代码和推理评测代码、推理依赖的算子包。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径:Support-E,在此路径中查找下载ModelArts 6.3.910 版本。 说明: 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息,说明您没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。
模型推理代码customize_service.py编写有问题 如果模型推理代码customize_service.py编写有误,可以通过查看服务运行日志,定位具体原因进行修复。 拉取镜像失败 服务启动失败,提示拉取镜像失败,请参考服务部署、启动、升级和修改时,拉取镜像失败如何处理?
在弹出的“添加团队”对话框中,填写团队“名称”和“描述”,然后单击“确定”。完成标注团队的添加。 团队添加完成后,“标注团队”管理页面呈现新添加的团队,在页面右侧区域,可以查看团队详情。新添加的团队,其成员列表为空,请参考添加成员操作,为您的团队添加成员。 添加成员 在ModelArts管理控制台左侧导航栏中,选
线配置,默认基线配置样例如下: --o <output_dir>: <可选>任务完成输出excel表格路径,默认为"./"当前所在路径。 查看性能结果 任务完成之后会在test-benchmark目录下生成excel表格: 性能结果 LLaMAFactory_train_perf
行以下命令构建自定义镜像“test:v1”。 docker build -t test:v1 . 您可以使用“docker images”查看您构建的自定义镜像。 本地验证镜像并上传镜像至SWR服务 在本地环境执行以下命令启动自定义镜像 docker run -it -p 8080:8080
行以下命令构建自定义镜像“test:v1”。 docker build -t test:v1 . 您可以使用“docker images”查看您构建的自定义镜像。 本地验证镜像并上传镜像至SWR服务 在本地环境执行以下命令启动自定义镜像 docker run -it -p 8080:8080
执行训练启动命令后,等待模型载入,当出现“training”关键字时,表示开始训练。训练过程中,训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 等待模型载入 最后,请参考查看日志和性能章节查看预训练的日志和性能。 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3
scripts/llama2/0_pl_sft_13b.sh 或者: sh scripts/llama2/0_pl_sft_13b.sh 最后,请参考查看日志和性能章节查看SFT微调的日志和性能。 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6
scripts/llama2/0_pl_lora_13b.sh 或者: sh scripts/llama2/0_pl_lora_13b.sh 最后,请参考查看日志和性能章节查看LoRA微调的日志和性能。 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6