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download_datasets.py的内容。 import os import pandas as pd for idx, row in pd.read_csv('results_2M_val.csv').iterrows(): os.system(f"wget -O './dat
LOps打通了算法开发到交付运维的全流程。和以往的开发交付不同,以往的开发与交付过程是分离的,算法工程师开发完的模型,一般都需要交付给下游系统工程师。MLOps和以往的开发交付不同,在这个过程中,算法工程师参与度还是非常高的。企业内部一般都是有一个交付配合的机制。从项目管理角度上
模型来源选择“从对象存储服务(OBS)中选择”,元模型选择转换后模型的存储路径,AI引擎选择“Custom”,引擎包选择准备镜像中上传的推理镜像。 系统运行架构选择“ARM”。 图2 设置AI应用 单击“立即创建”开始AI应用创建,待应用状态显示“正常”即完成AI应用创建。 首次创建AI应
参数说明: -v ${work_dir}:${container_work_dir}:代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。
模型来源选择“从对象存储服务(OBS)中选择”,元模型选择转换后模型的存储路径,AI引擎选择“Custom”,引擎包选择准备镜像中上传的推理镜像。 系统运行架构选择“ARM”。 图2 设置AI应用 单击“立即创建”开始AI应用创建,待应用状态显示“正常”即完成AI应用创建。 若权重文件大于
ci7。 ${work_dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统,work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。
', type=str, default=os.path.join(file_dir, 'input_dir')) parser.add_argument('--output_dir', type=str, default=os.path.join(file_dir, 'output_dir'))
状态码 状态码如表1那所示。 表1 状态码 状态码 编码 状态码说明 100 Continue 继续请求。 这个临时响应用来通知客户端,它的部分请求已经被服务器接收,且仍未被拒绝。 101 Switching Protocols 切换协议。只能切换到更高级的协议。 例如,切换到HTTP的新版本协议。
资源管理 查询OS的配置参数 查询插件模板 查询节点列表 批量删除节点 批量重启节点 查询事件列表 创建网络资源 查询网络资源列表 查询网络资源 删除网络资源 更新网络资源 查询资源实时利用率 创建资源池 查询资源池列表,可通过标签、资源池状态筛选查询资源池列表 查询资源池 删除资源池
ci7。 ${work_dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统,work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。
"Node", "apiVersion" : "v2", "metadata" : { "name" : "os-node-created-zlncn", "creationTimestamp" : "2022-09-16T05:32:44Z"
i7。 ${work_dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的大文件系统,work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。
"input": "人类输入(选填)", "output": "模型回答(必填)", "system": "系统提示词(选填)", "history": [ ["第一轮指令(选填)", "第一轮回答(选填)"]
"input": "人类输入(选填)", "output": "模型回答(必填)", "system": "系统提示词(选填)", "history": [ ["第一轮指令(选填)", "第一轮回答(选填)"]
根据错误信息判断,报错原因为训练作业运行程序读取不到GPU。 处理方法 根据报错提示,请您排查代码,是否已添加以下配置,设置该程序可见的GPU: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中,0为服务器的GPU编号,可
处理方法 将requirements.txt中的Unidecode改为unidecode。 建议与总结 您可以在训练代码里添加一行: os.system('pip list') 然后运行训练作业,查看日志中是否有所需要的模块。 父主题: 业务代码问题
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runtime没有找到。 处理方法 建议您按以下步骤排查处理: 确认部署在线服务时是否选择了GPU规格。 在customize_service.py中添加一行代码os.system('nvcc -V)查看该镜像的cuda版本(customize_service.py编写指导请见模型推理代码编写说明)。
py > train.log 2>&1 & done 其中,train.py中设置环境变量DEVICE_ID: devid = int(os.getenv('DEVICE_ID')) context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, d