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/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 最后,请参考查看日志和性能章节查看sft微调的日志和性能。 步骤五 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
导出任务管理 查询导出任务列表 创建导出任务 查询导出任务状态 父主题: 数据管理
modelarts:trainJob:delete - √ √ 查询训练作业详情 GET /v2/{project_id}/training-jobs/{training_job_id} modelarts:trainJob:get - √ √ 查询训练作业列表 POST /v2/{project
永久移动,请求的资源已被永久的移动到新的URI,返回信息会包括新的URI。 302 Found 资源被临时移动。 303 See Other 查看其它地址。 使用GET和POST请求查看。 304 Not Modified 所请求的资源未修改,服务器返回此状态码时,不会返回任何资源。 305 Use Proxy
下架镜像 AI Gallery中已上架的资产支持下架操作。 在AI Gallery首页,选择右上角“我的Gallery”。 在“我的资产”下,查看已上架的资产。 单击资产名称,进入资产详情页。 在资产详情页,单击“下架”,在弹窗中单击“确定”。即可将资产下架。 删除镜像 当资产不使用时,支持删除,释放AI
modelarts:workspace:create - √ √ 查询工作空间列表 GET /v1/{project_id}/workspaces modelarts:workspace:list - √ √ 查询工作空间详情 GET /v1/{project_id}/workspaces/{ws_id}
资源不足:跳转到BMS页面,查看要购买的规格是否售罄,如果该规格售罄,说明无该规格资源,需要联系客户经理获取到资源后再进行购买。 配额不足:查看账户的资源配额是否满足,若该账号下资源配额,包括核心数、RAM等,如果未满足也会导致创建失败,需要申请配额后再进行购买。 BMS机器内部错误:查看BMS界面
在Notebook调试环境中部署推理服务 介绍如何在Notebook中配置NPU环境,部署并启动推理服务,完成精度测试和性能测试。 如果需要部署量化模型,需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用,部署并启动推理服务,在线预测在线服务。
如果在linux服务器上运行就有问题,那么先调通以后再做容器镜像。 确认打入镜像的文件是否在正确的位置、是否有正确的权限。 训练场景主要查看自研的依赖包是否正常,查看pip list是否包含所需的包,查看容器直接调用的python是否是自己所需要的那个(如果容器镜像装了多个python,需要设置python路径的环境变量)。
”关键字查看。当容错检查正常通过时,可以减少运行故障上报问题。 容错检查失败时,会打印检查失败的日志。您可以通过在日志中搜索“item”关键字查看失败信息。 如果作业重启次数没有达到设定的次数,则会自动做重新下发作业。您可以通过搜索“error,exiting”关键字查找作业重启失败结束的日志。
创建失败的专属资源池删除后,控制台为什么还能看到? 在控制台页面操作删除专属资源池后,后端服务需要进行资源实例释放。在资源实例释放过程中,用户依然可以查询到资源池。如果需要创建专属资源池,建议等待5min后再创建,且不要使用已创建过的专属资源池名称来命名新建的专属资源池。如果做UI自动化测试,建议用例用随机串替代。
集群有多个节点,要确保每个节点都拥有镜像。 镜像获取完成后可通过如下其中一个命令进行查看: # ctr 工具查看 ctr -n k8s.io image list # 或 crictl image # nerdctl 工具查看 nerdctl --namespace k8s.io image list
集群有多个节点,要确保每个节点都拥有镜像。 镜像获取完成后可通过如下其中一个命令进行查看: # ctr 工具查看 ctr -n k8s.io image list # 或 crictl image # nerdctl 工具查看 nerdctl --namespace k8s.io image list
集群有多个节点,要确保每个节点都拥有镜像。 镜像获取完成后可通过如下其中一个命令进行查看: # ctr 工具查看 ctr -n k8s.io image list # 或 crictl image # nerdctl 工具查看 nerdctl --namespace k8s.io image list
训练作业参数配置 创建训练作业参数 查询训练作业参数列表 更新训练作业参数 删除训练作业参数 查询训练作业参数详情 父主题: 训练管理(旧版)
/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 最后,请参考查看日志和性能章节查看预训练的日志和性能。 步骤五 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
/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 最后,请参考查看日志和性能章节查看预训练的日志和性能。 步骤五 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
/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 最后,请参考查看日志和性能章节查看lora微调的日志和性能。 步骤五 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
超参搜索算法的参数名称。 value String 超参搜索算法的参数取值。 type String 超参搜索算法的参数类型。 请求示例 查询0代码超参搜索支持的搜索算法的信息。 GET https://endpoint/v2/{project_id}/search-algorithms
Lite的接口即可。 MindSpore Lite提供了Python、C++以及JAVA三种应用开发接口。此处以Python接口为例,介绍如何使用MindSpore Lite Python API构建并推理Stable Diffusion模型,更多信息请参考MindSpore Lite应用开发。