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文件,可通过环境变量查看文件位置。 在Notebook中打开terminal,可以运行如下命令查看RANK_TABLE_FILE: 1 env | grep RANK 在训练作业中,您可以在训练启动脚本的首行加入如下代码,把RANK_TABLE_FILE的值打印出来: 1 os
原因分析 查看当前GPU裸金属服务器的安全组的入方向规则的配置,发现仅开通了TCP协议的22端口。 ping命令是一种基于ICMP协议(Internet Control Message Protocol)的网络诊断工具,利用ICMP协议向目标主机发送数据包并接收返回的数据包来判断
每个输出序列要生成的最大tokens数量。 top_k 否 -1 Int 控制要考虑的前几个tokens的数量的整数。设置为-1表示考虑所有tokens。 适当降低该值可以减少采样时间。 top_p 否 1.0 Float 控制要考虑的前几个tokens的累积概率的浮点数。必须在 (0
在ModelArts中如何查看OBS目录下的所有文件? 在使用Notebook或训练作业时,需要查看目录下的所有文件,您可以通过如下方式实现: 通过OBS管理控制台进行查看。 使用当前账户登录OBS管理控制台,去查找对应的OBS桶、文件夹、文件。 通过接口判断路径是否存在。在已有
选填 在需要查询当前命令附属子命令或相关参数时,给出帮助建议。 query命令详解 timeline:单独对推理、训练timeline性能数据进行单算子详情查询,根据算子名称以及任务类型(AI_CPU|AI_CORE)进行查询,算子查询统计信息输出到运行终端,并在执行目录下的"log/ma_advisor
获取“repo_id”和待下载的文件名。 获取“repo_id” 在AI Gallery页面的资产详情页,单击复制完整的资产名称,如图1所示,获取到的信息即为“repo_id”。例如,复制出的信息为“ur5468675/test_cli_model1”,则该资产的“repo_id”为“u
”时显示,填写健康检查的URL,默认值为“/health”。 健康检查命令:“检查方式”选择“执行命令检查”时显示,填写健康检查的命令。 健康检查周期(秒):填写1-2147483647之前的整数,单位为秒。 延迟时间(秒):实例启动后,延迟执行健康检查的时间。填写0-21474
kubectl是Kubernetes集群的命令行工具,配置kubectl后,您可通过kubectl命令操作Kubernetes集群。本文介绍如何配置kubectl工具,操作步骤如下。 进入专属资源池。 图1 专属资源池页签 单击创建的专属资源池,进入专属资源池详情页面。 图2 专属资源池详情 单击对应的CCE集
配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1,执行以下命令配置IP转发。 sed
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复制完整资产名称 获取待上传的文件名 获取待上传的文件在服务器的绝对路径。 上传单个文件 在服务器执行如下命令,可以将服务器上的文件上传到AI Gallery仓库里面。 gallery-cli upload {repo_id} {文件名} 如下所示,表示将服务器上的文件“D:\workp
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0”更换为“NVIDIA 515+CUDA 11.7”。 操作步骤 卸载原有版本的NVIDIA和CUDA。 查看使用apt包管理方式安装的nvidia软件包, 执行如下命令实现查看和卸载。 dpkg -l | grep nvidia dpkg -l | grep cuda sudo
dir_models/text_encoder.mindir --device=Ascend 上述命令中:modelFile指定生成的mindir模型文件;device指定运行推理的设备。其他用法参考benchmark文档。 测试结果如下所示: 图1 测试结果 父主题: 性能调优
操作步骤: 打开Terminal,用命令行进行操作。 方法一:执行cd checkpoints命令打开checkpoints文件夹。 方法二:新建一个文件夹,移动checkpoints文件夹的数据到新建的文件夹下。 执行mkdir xxx命令,新建一个文件夹,例如“xxx”(不要用checkpoints关键字命名)
my_deeplearning_image:v1 上述命令表示把宿主机的"/mnt/sfs_turbo"目录挂载到容器的"/sfs"目录,在宿主机和容器对应目录的所有改动都是实时同步的。 分析错误时:训练镜像先看日志,推理镜像先看API的返回。 可以用过命令查看容器输出到stdout的所有日志: docker
本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的Finetune训练过程。Finetune是指在已经训练好的模型基础上,使用新的数据集进行微调(fine-tuning)以优化模型性能。 启动SD1.5 Finetune训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh diffusers_finetune_train