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epoch } if not os.path.isdir(train_url): os.makedirs(train_url) torch.save(checkpoint, os.path.join(train_url, 'ckpt_best_{}
2/use/downloads.html 需要下载的安装包与操作系统有关,请根据需要选择合适的安装包。 如果操作系统为Linux aarch64,请下载mindspore-lite-2.2.10-linux-aarch64.tar.gz。 如果操作系统为Linux x86_64,请下载mindspore-lite-2
AI Gallery简介 AI Gallery算法、镜像、模型、Workflow等AI数字资产的共享,为高校科研机构、AI应用开发商、解决方案集成商、企业级/个人开发者等群体,提供安全、开放的共享及交易环节,加速AI资产的开发与落地,保障AI开发生态链上各参与方高效地实现各自的商业价值。
自如何获取ModelArts训练容器中的文件实际路径? 如果容器中的文件实际路径不清楚,可以使用Python获取当前文件路径的方法获取。 os.getcwd() #获取文件当前工作目录路径(绝对路径) os.path.realpath(__ file __) #获得文件所在的路径(绝对路径) 也可在搜索引擎寻找
2版本或者最新版本进行远程连接。 VS Code安装指导如下: 图2 Windows系统下VS Code安装指导 Linux系统下,执行命令sudo dpkg -i code_1.85.2-1705561292_amd64.deb安装。 Linux系统用户,需要在非root用户进行VS Code安装。 父主题:
容的情况,例如transformers包,导致import的时候出现了错误。 用户代码问题,出现了内存越界、非法访问内存空间的情况。 未知系统问题导致,建议先尝试重建作业,重建后仍然失败,建议提工单定位。 处理方法 如果存在之前能跑通,什么都没修改,过了一阵跑不通的情况,先去排查
A系列裸金属服务器已经安装了IB驱动。(网卡设备名称可以使用ibstatus或者ibstat获取。华为云Ant8裸金属服务器使用Ubuntu20.04操作系统默认已经安装IB驱动。) 操作步骤 方法1:使用mlx硬件计数器,估算ROCE网卡收发流量 统计300s内流量,统计脚本如下: x=$(cat
背景说明 目前大模型的参数量已经达到千亿甚至万亿,随之大模型的体积也越来越大。千亿参数大模型的体积超过200G,在版本管理、生产部署上对平台系统产生了新的要求。例如:导入模型时,需要支持动态调整租户存储配额;模型加载、启动慢,部署时需要灵活的超时配置;当负载异常重启,模型需要重新加载,服务恢复时间长的问题亟待解决。
查看 Kubernetes 集群信息正确弹出内容 创建SFS Turbo SFS Turbo HPC型文件系统为用户提供一个完全托管的共享文件存储。SFS Turbo文件系统支持无缝访问存储在OBS对象存储桶中的对象,用户可以指定SFS Turbo内的目录与OBS对象存储桶进行关
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创建SFS Turbo文件系统前提条件: 创建SFS Turbo文件系统前,确认已有可用的VPC。 需要由IAM用户设置SFS Turbo FullAccess权限,用于授权ModelArts云服务使用SFS Turbo。 详细操作指导请参考创建SFS Turbo文件系统。 图1 创建SFS
创建SFS Turbo文件系统前提条件: 创建SFS Turbo文件系统前,确认已有可用的VPC。 需要由IAM用户设置SFS Turbo FullAccess权限,用于授权ModelArts云服务使用SFS Turbo。 详细操作指导请参考创建SFS Turbo文件系统。 图1 创建SFS
print('JOB_ID: ', os.environ['JOB_ID']) print('RANK_TABLE_FILE: ', os.environ['RANK_TABLE_FILE']) print('RANK_SIZE: ', os.environ['RANK_SIZE'])
考如下处理方法: 在业务执行前加如下命令,检查是否能找到so文件。如果已经找到so文件,执行2;如果没有找到,执行3。 import os; os.system(find /usr -name *libcudart.so*); 设置环境变量LD_LIBRARY_PATH,设置完成后,重新下发作业即可。
ummary文件先上传到OBS并行文件系统,并确保OBS并行文件系统与ModelArts在同一区域。在Notebook中启动MindInsight时,Notebook会自动从挂载的OBS并行文件系统目录中读取Summary数据。 Step3 启动MindInsight 在开发环境
ayml/onnx_models" os.environ['DEVICE_ID'] = "0" os.environ['TEXT_ENCODER_PATH'] = f"{mindir_dir}/text_encoder.mindir" os.environ['VAE_ENCODER_PATH']
write(ttf.content) 35 # FONT_PATH = "SimSun.ttf" FONT_PATH = os.path.join(os.getenv('DATA'), "SimSun.ttf") 父主题: 训练脚本说明
方案优势 高准确性:利用模型强大的语义理解能力,系统能够准确识别新闻内容的主题和关键词,实现高准确率的自动分类。 快速响应:系统能够实时处理新闻内容,快速完成分类,满足新闻时效性的要求。 可扩展性:随着模型的不断训练和优化,系统能够适应不断变化的新闻内容和分类需求。 降低人力成