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态加载”,则模型文件和运行时依赖仅在实际部署时拉取。单个模型文件大小超过5GB,需要配置“动态加载”。 “运行时依赖” 罗列选中模型对环境的依赖。例如依赖“tensorflow”,安装方式为“pip”,其版本必须为1.8.0及以上版本。 “模型说明” 为了帮助其他模型开发者更好的
CodeLab 如何将git clone的py文件变为ipynb文件 Notebook里面运行的实例,如果重启,数据集会丢失么? Jupyter可以安装插件吗? 是否支持在CodeLab中使用昇腾的卡进行训练? 如何在CodeLab上安装依赖? 父主题: Standard Notebook
在多节点集群训练完成后,只有部分节点会保存权重,而其他节点会一直在等待通信。当等待时间超过36分钟时,会发生超时的错误。 图1 报错提示 解决方法 1. 需要保证磁盘IO带宽正常,可以在36分钟内将文件保存到磁盘。单个节点内,最大只有60G(实际应该在40G以下)的文件内容,只要在36分钟内保存完成,就不会报超时错误。
在多节点集群训练完成后,只有部分节点会保存权重,而其他节点会一直在等待通信。当等待时间超过36分钟时,会发生超时的错误。 图1 报错提示 解决方法 1. 需要保证磁盘IO带宽正常,可以在36分钟内将文件保存到磁盘。单个节点内,最大只有60G(实际应该在40G以下)的文件内容,只要在36分钟内保存完成,就不会报超时错误。
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重建、停止或删除训练作业 另存为算法 当您需要修改训练作业的算法时,可以在训练作业详情页面右上角,单击“另存为算法”。 在“创建算法”页面中,会自动填充上一次训练作业的算法参数配置,您可以根据业务需求在原来算法配置基础上进行修改。 订阅算法不支持另存为算法。 重建训练作业 当对创
创建Notebook失败,查看事件显示JupyterProcessKilled 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 出现ModelArts.6333错误,如何处理?
')”。 原因:Moxing在进行文件复制时,未找到train_data_obs目录。 处理建议:修改train_data_obs目录为正确地址,重新启动训练作业。 另外在Moxing下载OBS对象过程中,不要删除相应OBS目录下的对象,否则Moxing在下载到被删除的对象时会下载失败。
在多节点集群训练完成后,只有部分节点会保存权重,而其他节点会一直在等待通信。当等待时间超过36分钟时,会发生超时的错误。 图1 报错提示 解决方法 1. 需要保证磁盘IO带宽正常,可以在36分钟内将文件保存到磁盘。单个节点内,最大只有60G(实际应该在40G以下)的文件内容,只要在36分钟内保存完成,就不会报超时错误。
19:基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。 20:基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。 21:基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。 22:基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。 23:基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。
请求参数 无 响应参数 状态码: 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 create_time Long 创建时间。 description String 标注成员描述,长度为0-256位,不能包含^!<>=&"'特殊字符。 email String 标注成员邮箱。 role
Lab的使用具体参见JupyterLab常用功能介绍。 如果您的代码文件是.py格式,请新打开一个.ipynb文件,执行%load main.py命令将.py文件内容加载至.ipynb文件后进行编码、调试等。 图5 打开代码文件 在JupyterLab中直接调用ModelArts提供的SDK,创建训练作业,上云训练。
19:基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。 20:基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。 21:基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。 22:基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。 23:基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。
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2、为什么DDP可以不输入主节点ip? “parser.add_argument('--init_method', default=None, help='tcp_port')”中的init method参数值会包含主节点的ip和端口,由平台自动入参,不需要用户输入主节点的ip和端口。 父主题:
npuDriver:NPU驱动 gpuDriver:GPU驱动 ccePlugin:CCE插件 helm:Helm模板 icAgent:ICAgent工具 description String 插件模板描述。 versions Map<String,PluginTemplateVersion> 插件模板版本描述信息。
将两份梯度数据进行相似度对比。在有标杆问题中,可以确认训练过程中精度问题出现的Step,以及抓取反向过程中的问题。 使用步骤如下: 通过pip安装msprobe工具。 # shell pip install mindstudio-probe 创建配置文件config.json。 { "task": "grad_probe"
数字人场景 样例 场景 说明 Wav2Lip推理基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导 Wav2Lip训练基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导 Wav2Lip,人脸说话视频模型,训练、推理 Wav2Lip是一种基于对抗生成网络的由语音驱动的人脸