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ata.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
创建训练任务 登录ModelArts管理控制台，检查当前帐号是否已完成访问授权的配置。如果未完成，请参考使用委托授权针对之前使用访问密钥授权的用户，建议清空授权，然后使用委托进行授权。 在左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”，默认进入“训练作业”列表。单击“创建训练作业”进入创建训练作业页面。
从MRS导入数据到ModelArts数据集 ModelArts支持从MRS服务中导入存储在HDFS上的csv格式的数据，首先需要选择已有的MRS集群，并从HDFS文件列表选择文件名称或所在目录，导入文件的列数需与数据集schema一致。MRS的详细功能说明，请参考MRS用户指南。
由于弹性集群资源池可选择弹性裸金属或弹性云服务器作为节点资源，不同机型的节点对应的操作系统、适用的CCE集群版本等不相同，为了便于您制作镜像、升级软件等操作，本文对不同机型对应的软件配套版本做了详细介绍。 裸金属服务器的对应的软件配套版本 表1 裸金属服务器 类型 卡类型 RDMA网络协议
训练作业的“/cache”目录是否安全？ ModelArts训练作业的程序运行在容器中，容器挂载的目录地址是唯一的，只有运行时的容器能访问到。因此训练作业的“/cache”是安全的。 父主题： 创建训练作业
可纠正ECC错误（单比特ECC错误），不影响业务。观测方式：nvidia-smi -a中查询到Volatile Correctable记录。 L2: 不可纠正ECC错误（多比特ECC错误），当次业务受损，重启进程可恢复。观测方式：nvidia-smi -a中查询到Volatile Uncorrectable记录。
ata.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
set_compile_mode(jit_compile=False) 启动服务 用ifconfig命令获取容器ip（若无效可使用ip addr，或者自行寻找其他方式获取到容器ip）。 首先进入目录。 cd /home/ma-user/ComfyUI 启动服务命令如下。 python main.py --port
Workflow多分支运行介绍 当前支持两种方式实现多分支的能力，条件节点只支持双分支的选择执行，局限性较大，推荐使用配置节点参数控制分支执行的方式，可以在不添加新节点的情况下完全覆盖ConditionStep的能力，使用上更灵活。 构建条件节点控制分支执行主要用于执行流程的条件
Gallery中的资产，AI Gallery会做统一的保存管理。 对于文件类型的资产，AI Gallery会将资产保存在AI Gallery官方的OBS桶内。 对于镜像类型的资产，AI Gallery会将资产保存在AI Gallery官方的SWR仓库内。 对于用户提供的一些个人信息，AI
WebUI如何...。 AI推理应用运行在昇腾设备上一般有两种方式： 方式1：通过Ascend PyTorch，后端执行推理，又称在线推理。 方式2：通过模型静态转换后，执行推理，又称离线推理。 通常为了获取更好的推理性能，推荐使用方式2的离线推理。下文将以Diffusers img2img
├──start.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 相关文档
自定义脚本代码示例 Tensorflow TensorFlow存在两种接口类型，keras接口和tf接口，其训练和保存模型的代码存在差异，但是推理代码编写方式一致。 训练模型（keras接口） 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
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【下线公告】华为云ModelArts算法套件下线公告 华为云ModelArts服务算法套件将在2024年6月30日00:00（北京时间）正式退市。 下线范围 下线Region：华为云全部Region。 下线影响 正式下线后，ModelArts Notebook中将不会预置算法套件
#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其他获取文件路径的方式，使用获取到的路径进行文件读写。 父主题： 编写训练代码
训练后的模型可用于推理部署，搭建大模型问答助手。 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907） 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907） 预训练、SFT全参微调训练、LoRA微调训练
太小，无法满足应用部署，请增大内存规格。 运行中服务告警中出现该提示，可能代码有问题导致内存溢出或者业务使用量太大导致内存需求增多。 处理方法 在部署或升级在线服务时，选择更大内存规格的计算节点。 图3 选择计算节点规格 运行中服务出现告警时，需要分析是您的代码是否出现漏洞导致内
Turbo委托权限导致关联失败。 处理方法 需要您给ModelArts配置SFS Turbo委托权限，配置步骤请参考配置ModelArts的委托访问授权。 父主题： 资源池
rc2 PyTorch：2.1.0 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。
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