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NoDiscount instance_num Integer 当前用户创建的该规格实例的数量。 duration Integer 启动后设置的自动停止时间,单位为秒。 store_time Integer 该规格实例处于非活跃状态,在数据库最长保存的时长。单位为小时。 默认为“-1”
参数 参数类型 说明 id String SFS Turbo 文件系统 ID。 src_path String SFS Turbo 文件系统地址。 dest_path String 训练作业的本地路径。 read_only Boolean dest_path 是否为只读权限,默认为读写权限。
(https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui)。 如果是基于其他开源,需要附带开源代码仓地址。 - 具体使用库 例如: 使用了哪个pipeline (例如lpw_stable_diffusion.py)。 使用了哪个huggingface的模型
String 训练作业选择的引擎版本名称。如果填入engine_id,则无需填写。 image_url String 训练作业选择的自定义镜像地址。 表25 TaskResponse 参数 参数类型 描述 role String 异构训练作业的任务角色。 枚举值: learner(支持GPU\CPU规格)
String 训练作业选择的引擎版本名称。如果填入engine_id,则无需填写。 image_url String 训练作业选择的自定义镜像地址。 表25 TaskResponse 参数 参数类型 描述 role String 异构训练作业的任务角色。 枚举值: learner(支持GPU\CPU规格)
文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全。 ##本示例以AK和SK保存在环境变量中来实现身份验证为例,运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK。 ##安装obsutil,完成AKSK配置。建议在基础镜像里做好。
变化,修改用于标注的标签。支持添加、修改和删除标签。 添加标签 在“未标注”页签下,单击“标签集”右侧的加号,在弹出“新增标签”对话框中,设置“标签名称”和“标签颜色”,然后单击“确定”完成标签添加。 修改标签 在“已标注”页签中“全部标签”的下方操作列,选择需要修改的标签,单击
描述 total_count Integer 不分页的情况下符合查询条件的总集群数量。 count Integer 当前查询结果的集群数量,不设置offset、limit查询参数时,count与total相同。 clusters Array of Cluster objects 查询到的集群列表。
文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全。 ##本示例以AK和SK保存在环境变量中来实现身份验证为例,运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK。 ##安装obsutil,完成AKSK配置。建议在基础镜像里做好。
ckpt的代码,使能读取前一次训练保存的预训练模型。 在ModelArts训练中实现增量训练,建议使用“训练输出”功能。 在创建训练作业时,设置训练“输出”参数为“train_url”,在指定的训练输出的数据存储位置中保存Checkpoint,且“预下载至本地目录”选择“下载”。选
模型运行时环境,系统默认使用python2.7。runtime可选值与model_type相关,当model_type设置为Image时,不需要设置runtime,当model_type设置为其他常用框架时,请选择您使用的引擎所对应的运行时环境。目前支持的运行时环境列表请参见推理支持的AI引擎。
是,则修改安全组的配置,具体操作请参见修改安全组规则。 否,则继续下一步。 确认SFS Turbo是否存在异常。 新建一个和SFS Turbo在同一个网段的ECS,用ECS去挂载SFS Turbo,如果挂载失败,则表示SFS Turbo异常。 是,联系SFS服务的技术支持处理。 否,联系ModelArts的技术支持处理。
资源池驱动进行升级。 专属资源池提供了故障节点修复的功能,可参考修复Standard专属资源池故障节点修复故障节点。 专属资源池提供了动态设置作业类型的功能,可参考修改Standard专属资源池支持的作业类型更新作业类型。 专属资源池提供了工作空间功能,管理员可以根据工作空间,隔
torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True, ) 3)为减少量化时间,建议将以下参数设置为512; NUM_CALIBRATION_SAMPLES = 512 执行权重量化: python deepseek_moe_w8a8_int8
标注信息不满足切分条件 出现此故障时,建议根据如下建议,修改标注数据后重试。 多标签的样本(即一张图片包含多个标签),至少需要有2张。如果启动训练时,设置了数据集切分功能,如果多标签的数据少于2张,会导致数据集切分失败。建议检查您的标注信息,保证标注多标签的图片,超过2张。 数据集切分后,训
问题4:Error waiting on exit barrier错误 错误截图: 报错原因:多线程退出各个节点间超时时间默认为300s,时间设置过短。 解决措施: 修改容器内torch/distributed/elastic/agent/server/api.py文件参数: vim
对于首次使用ModelArts新用户,请直接新增委托即可。一般用户新增普通用户权限即可满足使用要求。如果有精细化权限管理的需求,可以自定义权限按需设置。 如果未获得委托授权,当打开“访问授权”页面时,ModelArts会提醒您当前用户未配置授权,需联系此IAM用户的管理员账号进行委托授权。
在创建训练作业页面配置环境变量“ROUTE_PLAN”,取值为“true”,具体操作请参见管理训练容器环境变量。 代码示例 训练作业的启动脚本示例如下。 启动脚本中设置plog生成后存放在“/home/ma-user/modelarts/log/modelarts-job-{id}/worker-{ind
问题4:Error waiting on exit barrier错误 错误截图: 报错原因:多线程退出各个节点间超时时间默认为300s,时间设置过短。 解决措施: 修改容器内torch/distributed/elastic/agent/server/api.py文件参数: vim
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