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复重启几次。 其他实例调度失败问题 首先通过打印Pod日志信息。根据错误信息,可通过访问官网链接:工作负载异常:实例调度失败,进行查找。 如何删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod 若要删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod,需要先找到config.yaml所在路径,并执行以下命令。
选择优先级1和2,配置了“设置作业为高优先级权限”的用户可选择优先级1~3。 如何设置训练作业优先级 在创建训练作业页面可以设置训练的“作业优先级”。取值为1~3,默认优先级为1,最高优先级为3。 如何修改训练作业优先级 在训练作业列表页面,选择“状态”为“等待中”的训练作业,单
用户在包长周期的资源池中无法扩容短周期的节点。 用户无法在包周期的资源池中扩容按需的节点(包括AutoScaler场景)。 支持SFS产品权限划分 支持SFS权限划分特性,可以实现训练场景中,挂载的SFS的文件夹能够权限控制,避免出现所有人都可以挂载使用,导致某用户误删所有数据的情况。 支持选择资源池的驱动版本 通过
常见问题 首次使用ModelArts如何配置授权? 直接选择“新增委托”中的“普通用户”权限即可,普通用户包括用户使用ModelArts完成AI开发的所有必要功能权限,如数据的访问、训练任务的创建和管理等。一般用户选择此项即可。 如何获取访问密钥AK/SK? 如果在其他功能(
资源标签:通过为资源添加标签,可以对资源进行自定义标记,实现资源分类。也可在资源池创建完成后,在资源池详情页的“标签”页面修改。 K8S标签:设置附加到Kubernetes对象(比如Pod)上的键值对。最多可以添加5条标签。使用该标签可区分不同节点,可结合工作负载的亲和能力实现容器Pod调度到指定节点的功能。
删除指定Notebook资源的标签,支持批量删除。 镜像管理 查询支持的镜像列表 根据指定条件分页查询满足条件的所有镜像。 注册自定义镜像 将用户自定义的镜像注册到ModelArts镜像管理。 查询用户镜像组列表 查询用户镜像信息概览,以镜像名称作为聚合的信息。 查询镜像详情 查询镜像详情。
可选项。用于指定DeepSpeed的配置文件相对或绝对路径。DeepSpeed是一个开源库,用于加速深度学习训练。通过使用DeepSpeed,可以实现如混合精度训练、ZeRO内存优化等高级特性,以提高训练效率和性能 stage sft 表示当前的训练阶段。可选择值:[pt、sft、rm、
准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练,包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调、超参配置、训练任务、性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调、超参配置、训练任务、性能查看。 父主题:
目录下)。 查看待安装包的安装限制和前置依赖等,排查是否满足相关要求。 如果包有依赖关系,请参考导入模型时,模型配置文件中的安装包依赖参数如何编写?章节配置包的先后依赖关系。 父主题: 模型管理
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Turbo中的数据执行编辑操作。 预训练 预训练 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。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调,包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练,包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。
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Events访问主要解决了客户端与服务器之间的单向实时通信需求(例如ChatGPT回答的流式输出),相较于WebSocket(双向实时),它更加轻量级且易于实现。 父主题: 将模型部署为实时推理作业
标注步骤进行更新,如增加的标签名称、标签对应的图片数量。 快速复核 当前的标注作业无法实现批量复核,如果有某一样本的标签修改或者删除,只能进入到标注页面详情进行,操作繁琐。为了简化用户操作,实现此功能,用户可以批量进行标注信息的审核或者修改,提升用户效率。 登录ModelArts
HCCL RANK_TABLE_FILE文件名为jobstart_hccl.json,获取方式可以通过预置的RANK_TABLE_FILE环境变量实现。 表1 RANK_TABLE_FILE环境变量说明 环境变量 说明 RANK_TABLE_FILE 该环境变量指示Ascend HCCL
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Client,无法使用DHCP获取IP。正常情况下裸金属服务器这个参数是被注释的状态。 当服务器有网卡配置文件, NetworkManager.service实现将VPC子网分配的私有IP写入网卡配置文件中。NetworkManager.service会优先读取网卡配置文件中的IP设置为主机IP, 此时无论DH
若用户的机器或资源池无法连通网络,并无法git clone下载代码、安装python依赖包的情况下,用户则需要找到已联网的机器(本章节以Linux系统机器为例)提前下载资源,以实现离线安装。用户可遵循以下步骤: 步骤一:资源下载 Python依赖包下载:进入 scripts/install.sh 文件中,找到需要安装