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查询资源账单 这里设置的统计维度为“按使用量”,统计周期为“按账期”,您也可以设置其他统计维度和周期,详细介绍请参见流水与明细账单。 核对资源用量是否与实际相符 假设用户在2023/07/10 16:37:15购买了一块按需计费专属资源池(CPU: 8 核 32GB),并在2023/07/10
如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。 检查是否安装docker。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y docker-engine
如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。 检查是否安装docker。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y docker-engine
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先通过切换CPU侧计算初始化之后再切回device侧。在train.py中做如下图第215行代码修改。 重新训练Dump比对分析后续计算是否存在偏差。比对之后发现:Tensor.__mul__.2在forward计算阶段的第一个input存在偏差。 追溯代码实现是下图中noise变量使用torch
"num_turns": 3, "chat": { "turn_1": { "Human": "<|Human|>: 如何保障工作中遵循正确的安全准则?<eoh>\n", "Inner Thoughts": "<|Inner Thoughts|>:
"num_turns": 3, "chat": { "turn_1": { "Human": "<|Human|>: 如何保障工作中遵循正确的安全准则?<eoh>\n", "Inner Thoughts": "<|Inner Thoughts|>:
Turbo服务。随后,通过Notebook将OBS中的数据上传至SFS Turbo,并对存储在SFS Turbo中的数据执行编辑操作。 训练 预训练/微调 介绍如何进行预训练,包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink
准备数据 准备训练数据,可以用本案使用的数据集,也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 训练 预训练/微调 介绍如何进行预训练,包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink
当前支持以下三种探针: 启动探针:用于检测应用实例是否已经启动。如果提供了启动探针(startup probe),则禁用所有其他探针,直到它成功为止。如果启动探针失败,将会重启实例。如果没有提供启动探针,则默认状态为成功Success。 就绪探针:用于检测应用实例是否已经准备好接收流量。如果就绪探针
/v1/{project_id}/dev-servers/sync 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID,获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 owner 否 String 实例归属的用户
/v1/{project_id}/dev-servers 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID,获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 owner 否 String 实例归属的用户
ersions 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 task_id 是 String 数据处理任务ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 limit 否 Integer
售出和购买商品需要您按照指导注册华为帐号并开通华为云。如果您是卖家则需要完成实名认证并进行华为云云商店入驻。 如果您是卖家,您可以在云商店查看自己售卖的商品是否上架成功。在云商店右上方单击“卖家中心 > 进入卖家中心”,选择“商品管理 > 我的商品”查看在售卖的商品。 如果您是买家,您可以在云商店
发布的Workflow 您可以单击工作流名称,查看发布的工作流详情。 其中release_to_gallery()方法包含以下入参: 参数名称 描述 是否必填 参数类型 content_id Workflow资产ID 否 str version Workflow资产的版本号,格式为x.x.x
Error)。三个误差值能够表征真实值和预测值之间的差距。在多次建模的过程中,每一次建模结果都会产生一组误差值,评判一个模型好坏的方法就是看这三个误差值是否变小或者变大,误差值越小表示模型越好。 父主题: 使用自动学习实现预测分析
/v2/{project_id}/training-jobs/{training_job_id}/metrics/{task_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 training_job_id
如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。 检查是否安装docker。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y docker-engine
程序运行过程中,产生了core文件,core文件占满了"/"根目录空间。 处理方法 排查数据集大小、数据集解压后的大小,checkpoint保存文件大小,是否占满了磁盘空间。具体规格的空间大小可参见训练环境中不同规格资源“/cache”目录的大小 如数据大小已超过/cache目录大小,则可以考虑通过SFS来额外挂载数据盘进行扩容。