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Calling扩展大语言模型交互能力 Function Calling介绍 在Dify中配置支持Function Calling的模型使用 通过Function Calling扩展大语言模型对外部环境的理解
训练作业运行失败排查指导 训练作业运行失败,出现NCCL报错 自定义镜像训练作业失败定位思路 使用自定义镜像创建的训练作业一直处于运行中 使用自定义镜像创建训练作业找不到启动文件 训练作业的监控内存指标持续升高直至作业失败 订阅算法物体检测YOLOv3_ResNet18(Ascend)训练失败报错label_map
MoXing 使用MoXing复制数据报错 如何关闭Mox的warmup Pytorch Mox日志反复输出 moxing.tensorflow是否包含整个TensorFlow,如何对生成的checkpoint进行本地Fine Tune? 训练作业使用MoXing复制数据较慢,重复打印日志
云上迁移适配故障 无法导入模块 训练作业日志中提示“No module named .*” 如何安装第三方包,安装报错的处理方法 下载代码目录失败 训练作业日志中提示“No such file or directory” 训练过程中无法找到so文件 ModelArts训练作业无法解析参数,日志报错
Ctrl+Shift+P,macOS:Cmd+Shift+P),搜索“Kill VS Code Server on Host”,选择出问题的实例进行自动清除,然后重新进行连接。 图1 清除异常的实例 父主题: VS Code连接开发环境失败故障处理
False,Task is running.” 使用自定义镜像创建Notebook后打开没有kernel 用户自定义镜像自建的conda环境会查到一些额外的包,影响用户程序,如何解决? 用户使用ma-cli制作自定义镜像失败,报错文件不存在(not found) 用户使用torch报错Unexpected
下则网络异常,请切换代理或使用其他网络。 操作完成后再次执行搜索,如果显示如下则网络正常,请回到ModelArts控制台界面再次单击界面上的“VS Code接入”按钮。 方法二:出现如下图报错,是由于VS Code版本过低,建议升级VS Code版本为1.57.1或者最新版。 原因分析二
NPU训练指导(6.3.912) Qwen-VL基于Lite Server适配PyTorch NPU的Finetune训练指导(6.3.912) Qwen-VL基于DevServer适配PyTorch NPU的推理指导(6.3.909) MiniCPM-V2.6基于Lite Server适配PyTorch
节点池管理 查询OS的配额
存储相关 在ModelArts中如何查看OBS目录下的所有文件?
历史文档待下线 ModelArts与其他服务的关系 如何上传数据至OBS?
使用CTS审计ModelArts服务 ModelArts支持云审计的关键操作 查看ModelArts相关审计日志
自动模型优化(AutoSearch) 自动模型优化介绍 创建自动模型优化的训练作业 父主题: 使用ModelArts Standard训练模型
/home/ma-user/work/model-dir/Qwen-VL-Chat/tokenization_qwen.py 中的 30-35 行注释 3. 然后增加一行直接读取本地的Simsun.ttf文件,写绝对路径 # FONT_PATH = try_to_load_from_cache
/home/ma-user/work/model-dir/Qwen-VL-Chat/tokenization_qwen.py 中的 30-35 行注释 3. 然后增加一行直接读取本地的Simsun.ttf文件,写绝对路径 # FONT_PATH = try_to_load_from_cache
Standard数据管理 Standard开发环境 Standard模型训练 Standard模型部署 Standard资源管理 Standard支持的AI框架 父主题: 功能介绍
节点池管理 查询节点池列表 创建节点池 查询指定节点池详情 更新节点池 删除节点池 查询节点池的节点列表
训练脚本说明 训练脚本参数说明 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 训练tokenizer文件说明 父主题: Qwen-VL基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.912)
其他故障 Notebook中无法打开“checkpoints”文件夹 创建新版Notebook无法使用已购买的专属资源池,如何解决? 在Notebook中使用tensorboard命令打开日志文件报错Permission denied 父主题: 开发环境
训练脚本说明 yaml配置文件参数配置说明 各个模型深度学习训练加速框架的选择 模型NPU卡数取值表 各个模型训练前文件替换 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.907)