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训练管理(旧版) 训练作业 训练作业参数配置 可视化作业 资源和引擎规格接口 作业状态参考 父主题: 历史API
str、Placeholder local_path 挂载到容器里面的路径 是 str、Placeholder 资源规格查询 您在创建作业类型节点之前可以通过以下操作来获取该账号所支持的训练资源规格列表以及引擎规格列表: 导包 from modelarts.session import Session from
ModelArts在线服务预测时,如何提高预测速度? 部署在线服务时,您可以选择性能更好的“实例规格”提高预测速度。例如使用GPU资源代替CPU资源。 部署在线服务时,您可以增加“实例数”。 如果实例数设置为1,表示后台的计算模式是单机模式;如果实例数设置大于1,表示后台的计算模
CPU架构的自定义镜像分别只能运行于对应CPU架构的规格中。 执行如下命令,查看自定义镜像的CPU架构。 docker inspect {自定义镜像地址} | grep Architecture ARM CPU架构的自定义镜像,上述命令回显如下。 "Architecture": "arm64" 规格中带有ARM字样的显示,为ARM
提高训练成功率。 图2 开启故障重启 Step5 其他配置 选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。本次qwenvl模型选用 8* ascend-snt9b。 图3 选择资源池规格 在OBS中新建一个log目录,作业日志选择OBS中的该路径,训练作业的日志信息则保存该路径下。
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时出现。 engine_id 是 Long 训练作业选择的引擎规格ID,默认为“1”。填入model_id后app_url/boot_file_url和engine_id无需填写。请从查询作业引擎规格接口获取引擎规格ID。 model_id 是 Long 训练作业的内置模型ID。
> 训练作业”,单击“创建训练作业”,在创建训练页面,资源池规格只能选择专属资源池。 使用子账号用户登录ModelArts控制台,选择“开发空间 > Notebook”,单击“创建”,在创建Notebook页面,资源池规格只能选择专属资源池。 使用子账号用户登录ModelArts控制台,选择“模型部署
方法四:使用Git clone,官方提供了 git clone repo_url 的方式下载,但是不支持断点续传,并且clone 会下载历史版本占用磁盘空间。 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放权重和词表文件,例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹llama2-13B-chat-hf。
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Workflow(也称工作流,下文中均可使用工作流进行描述)本质是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具。在机器学习的场景中,流水线可能会覆盖数据标注、数据处理、模型开发/训练、模型评估、应用开发、应用评估等步骤。 发布区域:华北-北京一、华北-北京四、华东-上海一、华南-广州、中国-香港
方法四:使用Git clone,官方提供了git clone repo_url 的方式下载,但是不支持断点续传,并且clone会下载历史版本占用磁盘空间。 模型软件包结构说明 本教程需要使用到的AscendCloud-6.3.910中的AscendCloud-LLM-xxx.zip
方法四:使用Git clone,官方提供了git clone repo_url 的方式下载,但是不支持断点续传,并且clone会下载历史版本占用磁盘空间。 模型软件包结构说明 本教程需要使用到的AscendCloud-6.3.911中的AscendCloud-LLM-xxx.zip
请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 nodeNames 是 Array of strings 需要变更锁状态的节点名称列表。 actions 是 Array of strings 变更的功能类型。可选值如下: delete:删除锁 响应参数 状态码:200 表3 响应Body参数 参数
请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 nodeNames 是 Array of strings 需要变更锁状态的节点名称列表。 actions 是 Array of strings 变更的功能类型。可选值如下: delete:删除锁 响应参数 状态码:200 表3 响应Body参数 参数
方法四:使用Git clone,官方提供了 git clone repo_url 的方式下载,但是不支持断点续传,并且clone 会下载历史版本占用磁盘空间。 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放权重和词表文件,例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹llama2-13B-chat-hf。
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'original_max_position_embeddings': 8192, 'rope_type': 'llama3'} 解决方法:升级transformers版本到4.43.1:pip install transformers --upgrade 问题5:使用Smooth