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model_name="tensorflow_mlp_mnist_local_infer") 本地模型创建好后,可部署为本地服务。 本地模型创建完,可以调用接口发布模型。 1 model.publish_model(obs_location=obs_location) 指定参数“obs_
[root@Server-ddff ~]# 发现和当前内核一致,因此即使reboot也不会更改服务器的内核版本。 若希望升级指定的操作系统内核,也可以执行grub2-set-default进行设置默认启动内核版本。但操作系统内核升级可能带来的问题。例如在操作系统内核4.18.0-147.5
--workers:设置数据处理时,要执行的工作进程数。 --log-interval:是一个用于设置日志输出间隔的参数,表示输出日志的频率。在训练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径: 训练完成后,以 llama2-13b 为例,输出数据路径为:/home/ma
( blocksize,系统默认 4096B。总共有三种大小:1024B、2048B、4096B) 创建文件越快,越容易触发。 处理方法 可以参照日志提示"write line error"文档进行修复。 如果是分布式作业有的节点有错误,有的节点正常,建议提工单请求隔离有问题的节点。
--workers:设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval:是一个用于设置日志输出间隔的参数,表示输出日志的频率。在训练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 微调数据集预处理参数说明 微调包含SFT和LoRA微调。数据集预处理脚本参数说明如下: --input:原始数据集的存放路径。
ret = dataset.with_transform(_format_transforms) return ret # 转换函数 def _format_transforms(examples): examples["pixel_values"] = [_transforms(img
请检查在ModelArts所创建运行中的作业,并停止或删除相关作业,即可停止计费。 操作步骤: 在ModelArts管理控制台,单击左侧菜单栏的“总览”,您可以在“总览”区域查看正在收费的作业。再根据实际情况进入管理页面,停止收费。 图1 查看收费作业 进入“ModelArts>Workflow”
创建文件越快,越容易触发(机制大概是:有一个缓存,这块大小和上面的1和2有关,目录下文件数量比较大时会启动,使用方式是边用边释放) 处理方法 可以参照日志提示"write line error"文档进行修复。 如果是分布式作业有的节点有错误,有的节点正常,建议提工单请求隔离有问题的节点。
retrying”。 原因分析 NCCL是一个提供GPU间通信原语的库,实现集合通信和点对点发送/接收原语。当训练作业出现NCCL的报错时,可以通过调整NCCL的环境变量尝试解决问题。 处理步骤 进入状态“运行失败”的训练作业详情页,单击“日志”页签,查看NCCL报错。 如果出现报错“NCCL
Unavailable 如果是client数太多,尤其对于5G以上文件,OBS接口不支持直接调用,需要分多个线程分段拷贝,目前OBS侧服务端超时时间是30S,可以通过如下设置减少进程数。 # 设置进程数 os.environ['MOX_FILE_LARGE_FILE_TASK_NUM']=1 import
ModelArts SDK不支持在训练作业和在线服务中使用。 ModelArts SDK已经集成在ModelArts开发环境Notebook中,可以直接使用,无需进行Session鉴权。 登录ModelArts控制台,在“开发空间 > Notebook”中创建Notebook实例,在T
"image_colorfulness": false } } 根据响应可以了解智能标注任务详情,其中“progress”为“30”表示当前任务进度为30%,“status”为“1”表示任务状态为在运行中。 待智能标注任务完成后,调用查询智能标注的样本列表接口可以查看标注结果。 请求消息体: URI格式:GET
npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其
--workers:设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval:是一个用于设置日志输出间隔的参数,表示输出日志的频率。在训练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径: 训练完成后,以 llama2-13b 为例,输出数据路径为:/home/ma
问题2:访问容器目录时提示Permission denied 由于在容器中没有相应目录的权限,会导致访问时提示Permission denied。可以在宿主机中对相关目录做权限放开,执行命令如下。 chmod 777 -R ${dir} 问题3:训练过程报错:ImportError: This
loss参数随着训练迭代周期持续性减小,并逐渐趋于稳定平缓。loss收敛图存放路径对应表1表格中output_dir参数值路径下的training_loss.png中也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况,将trainer_log.jsonl文件长传至可视化工具页面,如图2所示。
Code开发环境中,右键单击实例名称,单击“Connect to Instance”,启动并连接Notebook实例。 Notebook实例状态处于“运行中”或“停止”状态都可以,如果Notebook实例是停止状态,连接Notebook时,VS Code插件会先启动实例再去连接。 图8 连接Notebook实例 或者单击实例名称,在VS
--workers:设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval:是一个用于设置日志输出间隔的参数,表示输出日志的频率。在训练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径: 训练完成后,以 llama2-13b 为例,输出数据路径为:/home/ma
”改为“Unattended-Upgrade "0";”以禁用自动更新,然后保存文件并退出。 将当前内核版本锁定。 要禁止特定的内核版本更新,你可以使用“apt-mark”命令将其锁定。 首先,检查你当前的内核版本: uname -r 例如,如果你的内核版本是“5.4.0-42-gen
907版本,请参考表1获取配套版本的软件包和镜像,请严格遵照版本配套关系使用本文档。 Finetune训练使用单机8卡资源。 Lora训练使用单机单卡资源。 确保容器可以访问公网。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B。 软件配套版本 表1 获取软件