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准备代码 本教程中用到的训练、推理代码如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
准备代码 本教程中用到的训练、推理代码如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
如何删除预置镜像中不需要的工具 预置的基础镜像中存在cpp、gcc等调试/编译工具,如果您不需要使用这些工具,可以通过运行脚本删除。 创建一个run.sh脚本文件,文件中的代码内容如下。然后在容器中执行sh run.sh命令运行脚本。 #!/bin/bash delete_sniff_compiler()
Events(SSE)是一种服务器向客户端推送数据的技术,它是一种基于HTTP的推送技术,服务器可以向客户端推送事件。这种技术通常用于实现服务器向客户端推送实时数据,例如聊天应用、实时新闻更新等。 SSE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
什么类型的操作。 表2 HTTP方法 方法 说明 GET 请求服务器返回指定资源。 PUT 请求服务器更新指定资源。 POST 请求服务器新增资源或执行特殊操作。 DELETE 请求服务器删除指定资源,如删除对象等。 HEAD 请求服务器资源头部。 PATCH 请求服务器更新资源的部分内容。
准备代码 本教程中用到的模型软件包如下表所示,请提前准备好。 软件配套版本 本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表1所示。 表1 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.3.906-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
查看批量服务预测结果 当您在部署批量服务时,会选择输出数据目录位置,您可以查看“运行完成”状态的批量服务运行结果。 操作步骤 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“模型部署>批量服务”,进入“批量服务”管理页面。 单击状态为“运行完成”的目标服务名称,进入服务详情页面。
准备代码 本教程中用到的模型软件包如下表所示,请提前准备好。 软件配套版本 本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表1所示。 表1 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.3.908-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。
准备代码 本教程中用到的模型软件包如下表所示,请提前准备好。 软件配套版本 本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表1所示。 表1 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.3.907-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。
否,请执行步骤3。 如能访问OBS,单击右上方登录的用户,在下拉列表中选择“我的凭证”。请根据“如何管理访问密钥”操作指导,确认当前AK/SK是否是当前账号创建的AK/SK。 是,请联系提交工单处理。 否,请根据“如何管理访问密钥”操作指导更换为当前账号的AK/SK。 请确认当前账号是否欠费。
创建Notebook文件后,右上角的Kernel状态为“No Kernel”如何处理? 问题现象 现象:创建Notebook文件后,右上角的Kernel状态为“No Kernel”。 原因分析 可能因为用户工作目录下的code.py和创建kernel依赖的import code文件名称冲突。
如何用ModelArts训练基于结构化数据的模型? 针对一般用户,ModelArts提供自动学习的预测分析场景来完成结构化数据的模型训练。 针对高阶用户,ModelArts在开发环境提供创建Notebook进行代码开发的功能,在训练作业提供创建大数据量训练任务的功能;用户在开发、
Tune就是用别人训练好的模型,加上自己的数据,来训练新的模型。相当于使用别人的模型的前几层,来提取浅层特征,然后在最后再落入我们自己的分类中。 由于一般新训练模型准确率都会从很低的值开始慢慢上升,但是Fine Tune能够让我们在比较少的迭代次数之后得到一个比较好的效果。Fine T
如何处理使用opencv.imshow造成的内核崩溃? 问题现象 当在Notebook中使用opencv.imshow后,会造成Notebook崩溃。 原因分析 opencv的cv2.imshow在jupyter这样的client/server环境下存在问题。 而matplotlib不存在这个问题。
数据类型不匹配问题如何处理? 报错“data type not equal”时,按照堆栈信息,将对应的行数的数据类型修改为匹配的类型。 图1 报错信息 处理该问题时,pipeline_onnx_stable_diffusion_img2img_mslite.py文件的第454行修改如下:
服务ID 批量服务的ID。 状态 批量服务当前状态。 任务ID 批量服务的任务ID。 计算节点规格 批量服务的节点规格。 计算节点个数 批量服务的节点个数。 任务开始时间 本次批量服务的任务开始时间。 环境变量 批量服务创建时填写的环境变量。 任务结束时间 本次批量服务的任务结束时间。
服务ID 批量服务的ID。 状态 批量服务当前状态。 任务ID 批量服务的任务ID。 计算节点规格 批量服务的节点规格。 计算节点个数 批量服务的节点个数。 任务开始时间 本次批量服务的任务开始时间。 环境变量 批量服务创建时填写的环境变量。 任务结束时间 本次批量服务的任务结束时间。
的交互。可通过如下方式进行调整优化。 优化原理 对于ModelArts提供的GPU资源池,每个训练节点会挂载500GB的NVMe类型SSD提供给用户免费使用。此SSD挂载到“/cache”目录,“/cache”目录下的数据生命周期与训练作业生命周期相同,当训练作业运行结束以后“/
根据文件名下载文件 在服务器执行如下命令,将待下载的文件名枚举出来即可从AI Gallery仓库依次下载多个文件到云服务器的缓存目录下。 gallery-cli download {repo_id} {文件名} {文件名} 其中,“repo_id”如何获取,文件名如何获取。 如下所示,表示下载文件“config