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创建训练任务 针对专属池场景,应注意挂载的目录设置和调试时一致。 登录ModelArts管理控制台,检查当前帐号是否已完成访问授权的配置。如果未完成,请参考使用委托授权。针对之前使用访问密钥授权的用户,建议清空授权,然后使用委托进行授权。 在左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作
PyTorch pytorch_2.1.0 PyTorch_npu 2.1.0.post3-20240413 Step1 检查环境 SSH登录机器后,检查NPU设备检查。运行如下命令,返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个
Keras是一个用Python编写的高级神经网络API,它能够以TensorFlow、CNTK或者Theano作为后端运行。Notebook开发环境支持“tf.keras”。 如何查看Keras版本 在ModelArts管理控制台,创建一个Notebook实例,镜像选择“TensorFlow-1.13”或“TensorFlow-1
当需要从训练中断的位置接续训练,只需要加载checkpoint,并用checkpoint信息初始化训练状态即可。用户需要在代码里加上reload ckpt的代码,用于读取前一次训练保存的预训练模型。 断点续训练操作过程 Llama2-70B的断点续训脚本llama2.sh,存放在“xxx-Ascend/ll
0:标注者 1:审核者 2:团队管理者 3:数据集拥有者 status Integer 标注成员的当前登录状态。可选值如下: 0:未发送邀请邮件 1:已发送邀请邮件但未登录 2:已登录 3:标注成员已删除 update_time Long 更新时间。 worker_id String
Turbo中的数据执行编辑操作。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练,包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调,包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练,包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。
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准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练,包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调、超参配置、训练任务、性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调、超参配置、训练任务、性能查看。 父主题:
部署在线服务出现报错No CUDA runtime is found,using CUDA_HOME='/usr/local/cuda'。 原因分析 从日志报错信息No CUDA runtime is found分析,是cuda runtime没有找到。 处理方法 建议您按以下步骤排查处理:
处于“完成”、“失败”、“已停止”、“运行失败”、“部署中”状态的训练作业,您可以单击操作列的“删除”,删除对应的数据处理任务。 查看数据处理任务详情 登录ModelArts管理控制台,在左侧的导航栏中选择“数据准备>数据处理”,进入“数据处理”页面。 在数据处理列表中,单击数据处理任务名称,
查找Workflow工作流 查找Workflow 在Workflow列表页,您可以通过搜索框,根据工作流的属性类型快速搜索过滤到相应的工作流,可节省您的时间。 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏选择“开发空间>Workflow”,进入Workflow总览页面。 在工作流列表上方的搜索框中,
可以删除专属资源池,释放资源。 专属资源池删除后,将导致使用此资源的开发环境、训练作业和推理服务等不可用,且删除后不可恢复,请谨慎操作。 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏中选择“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”,进入“弹性集群Cluster”页面。 在专
数据直读”选项进行修改。 图2 关闭归档数据直读功能 确保OBS中的文件是非加密状态 上传图片或文件时不要选择KMS加密,否则会导致数据集读取失败。文件加密无法取消,请先解除桶加密,重新上传图片或文件。 图3 OBS桶中的文件未加密 检查图片是否符合要求 目前自动学习不支持四通道
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0:打标者 1:审核者 2:团队管理者 3:数据集拥有者 status 否 Integer 标注成员的当前登录状态。可选值如下: 0:未发送邀请邮件 1:已发送邀请邮件但未登录 2:已登录 3:标注成员已删除 update_time 否 Long 更新时间。 worker_id 否 String
查询支持的镜像列表 功能介绍 根据指定条件分页查询满足条件的所有镜像。 接口约束 暂无约束 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{project_id}/images
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在创建训练作业时指定的代码目录不存在导致训练失败。 处理方法 请您根据报错原因排查创建训练作业时指定的代码目录,即OBS桶的路径是否正确。有两种方法判断是否存在。 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、文件是否存在。 通过接口判断路径是否存在。在代码中执行如下命令,检查路径是否存在。 import