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使用VS Code调试代码时不能进入源码 如果已有launch.json文件,请直接看步骤三。 步骤一:打开launch.json文件 方法一:单击左侧菜单栏的Run(Ctrl+Shift+D)按钮,再单击create a launch.json file。如下图所示: 方法二:单击上侧菜单栏中的Run
昇腾云服务6.3.904版本说明 昇腾云服务6.3.904版本发布支持的软件包和能力说明如下,软件包获取路径:Support-E网站。 发布包 软件包特性说明 配套说明 备注 昇腾云模型代码 三方大模型,包名:AscendCloud-3rdLLM PyTorch框架下支持如下模型训练:
如何安装C++的依赖库? 在训练作业的过程中,会使用到第三方库。以C++为例,请参考如下操作步骤进行安装: 将源码下载至本地并上传到OBS。使用OBS客户端上传文件的操作请参见上传文件。 将上传到OBS的源码使用Moxing复制到开发环境Notebook中。 以下为使用EVS挂载的开发环境,将数据复制至notebook中的代码示例:
stable-diffusion-v1-5 pytorch_models 此处由于Huggingface网站的限制以及模型文件的大小原因,很可能会下载失败。您可以登录Huggingface网站,从浏览器下载模型后,再手动上传到物理机/home/pytorch_models目录下。 通过git下载sd
推理业务迁移到昇腾的通用流程,可参考GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导。 由于Huggingface网站的限制,访问Stable Diffusion链接时需使用代理服务器,否则可能无法访问网站。 在Stable Diffusion迁移适配时,更多的时候是在适配Diffusers和Stable
下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码,并将以上源码打包至镜像环境中。 若用户希望修改源码,则需要使用新镜像创建容器,在容器内的/home/ma-user工作目录中访问并编辑以上源码文件。编辑完成后重新构建新镜像。 Notebook中构建新镜像方案
载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码,并将以上源码打包至镜像环境中。 如果用户希望修改源码,则需要使用新镜像创建容器,在容器内的/home/ma-user工作目录中访问并编辑以上源码文件。编辑完成后重新构建新镜像。 使用以上方案时,都会下载Mega
载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码,并将以上源码打包至镜像环境中。 如果用户希望修改源码,则需要使用新镜像创建容器,在容器内的/home/ma-user工作目录中访问并编辑以上源码文件。编辑完成后重新构建新镜像。 使用以上方案时,都会下载Mega
载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码,并将以上源码打包至镜像环境中。 如果用户希望修改源码,则需要使用新镜像创建容器,在容器内的/home/ma-user工作目录中访问并编辑以上源码文件。编辑完成后重新构建新镜像。 使用以上方案时,都会下载Mega
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载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码,并将以上源码打包至镜像环境中。 如果用户希望修改源码,则需要使用新镜像创建容器,在容器内的/home/ma-user工作目录中访问并编辑以上源码文件。编辑完成后重新构建新镜像。 训练作业的资源池以及ECS都需要
载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码,并将以上源码打包至镜像环境中。 如果用户希望修改源码,则需要使用新镜像创建容器,在容器内的/home/ma-user工作目录中访问并编辑以上源码文件。编辑完成后重新构建新镜像。 训练作业的资源池以及ECS都需要
载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码,并将以上源码打包至镜像环境中。 如果用户希望修改源码,则需要使用新镜像创建容器,在容器内的/home/ma-user工作目录中访问并编辑以上源码文件。编辑完成后重新构建新镜像。 训练作业的资源池以及ECS都需要
载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码,并将以上源码打包至镜像环境中。 如果用户希望修改源码,则需要使用新镜像创建容器,在容器内的/home/ma-user工作目录中访问并编辑以上源码文件。编辑完成后重新构建新镜像。 训练作业的资源池以及ECS都需要
Telnet 23 使用Telnet协议访问网站。 SMTP 25 SMTP服务器所开放的端口,用于发送邮件。 基于安全考虑,TCP 25端口出方向默认被封禁,申请解封请参考TCP 25端口出方向无法访问时怎么办?。 HTTP 80 使用HTTP协议访问网站。 POP3 110 使用POP3协议接受邮件。
因增加nfa和使用npu_geglu算子(用于训练和推理加速),将diffusers源码包中的attention.py和attention_processor.py替换成代码包中对应的文件。 图2 文件替换 可以使用find命令来查找diffusers源码包位置。 find / -name attention
clone下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码(install.sh中会自动下载配套版本,若手动下载源码还需修改版本)至llm_train/AscendSpeed文件夹中。下载的源码文件结构如下: |——AscendCloud-LLM |──llm_train
clone下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码(install.sh中会自动下载配套版本,若手动下载源码还需修改版本)至llm_train/AscendSpeed文件夹中。下载的源码文件结构如下: |——AscendCloud-LLM |──llm_train
安装远端插件时不稳定,需尝试多次 Notebook实例重新启动后,需要删除本地known_hosts才能连接 使用VS Code调试代码时不能进入源码 使用VS Code提交代码时弹出对话框提示用户名和用户邮箱配置错误 实例重新启动后,Notebook内安装的插件丢失 VS Code中查看远端日志
选择需要发布的数据集。 许可证类型 根据业务需求和数据集类型选择合适的许可证类型。 单击许可证类型后面的感叹号可以查看许可证详情。 说明: 部分许可证网站说明地址是海外网站,用户可能会因网络限制无法访问。 谁可以看 设置此数据集的公开权限。可选值有: “公开”:表示所有使用AI Gallery的用户都可以查看且使用该资产。