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分钟了,不会造成数据丢失。客户端有重试机制,等峰值过去后,所有IO最终都会正确处理。所以理论上,出现该错误日志, 并不会造成数据丢失, 只是SFS客户端I/O速度变慢或卡顿,但最终会争取处理。 处理方法 结合当前购买的SFS盘性能规划业务, 建议不要运行到性能上限。 可以购买多个SFS Turbo实例分担业务压力,
do_validation:数据扩增前是否进行数据校验。默认值为True。 Rotate 旋转,将图像围绕中心点旋转的操作,操作完成之后保持图片原本的形状不变,不足的部分用黑色填充。 angle_min:旋转角度随机取值范围的最小值,每张图片会从范围中随机取值作为自己的参数。默认值为90° an
部署模型服务:使用创建成功的自定义模型部署模型服务。 步骤三:在模型体验使用模型服务:在模型体验页面,体验部署的模型服务,进行对话问答。 准备工作 已注册华为账号并开通华为云,且在使用ModelArts前检查账号状态,账号不能处于欠费或冻结状态。 配置委托访问授权 ModelArts使用过程
镜像管理 ModelArts modelarts:image:register modelarts:image:listGroup 在镜像管理中注册和查看镜像。 按需配置。 保存镜像 SWR SWR Admin SWR Admin为SWR最大权限,用于: 开发环境运行的实例,保存成镜像。
ECS中构建新镜像的方式(二选一)来部署训练环境。方案的区别如下: 直接使用基础镜像方案:用户可在训练作业中直接选择基础镜像作为运行环境。但基础镜像中pip依赖包缺少或版本不匹配,因此每次创建训练作业时,训练作业的启动命令中都需要执行install.sh文件,来安装依赖以及下载完整代码。
ECS中构建新镜像的方式(二选一)来部署训练环境。方案的区别如下: 直接使用基础镜像方案:用户可在训练作业中直接选择基础镜像作为运行环境。但基础镜像中pip依赖包缺少或版本不匹配,因此每次创建训练作业时,训练作业的启动命令中都需要执行install.sh文件,来安装依赖以及下载完整代码。
bf16,配置以下参数 bf16: true fp16,配置以下参数 fp16: true 是否使用自定义数据集 是,参考准备数据(可选)后,填写自定义注册后数据集前缀名称及数据集绝对路径,参考表1dataset_dir行,如demo.json数据集前缀则为demo dataset: demo
ECS中构建新镜像的方式(二选一)来部署训练环境。方案的区别如下: 直接使用基础镜像方案:用户可在训练作业中直接选择基础镜像作为运行环境。但基础镜像中pip依赖包缺少或版本不匹配,因此每次创建训练作业时,训练作业的启动命令中都需要执行install.sh文件,来安装依赖以及下载完整代码。
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如果通过排查计算,发现资源确实足够,则考虑可能由于资源碎片化导致的。 例如,集群共2个节点,每个节点都空闲了4张卡,总剩余卡数为8张卡,但用户的作业要求为1节点8张卡,因此无法调度上。 父主题: Standard专属资源池
CS中构建新镜像的方式(可二选一)来部署训练环境。方案的区别如下: 直接使用基础镜像方案:用户可在训练作业中直接选择基础镜像作为运行环境。但基础镜像中pip依赖包缺少或版本不匹配,因此每次创建训练作业时,训练作业的启动命令中都需要执行 install.sh 文件,来安装依赖以及下载完整代码。
CS中构建新镜像的方式(可二选一)来部署训练环境。方案的区别如下: 直接使用基础镜像方案:用户可在训练作业中直接选择基础镜像作为运行环境。但基础镜像中pip依赖包缺少或版本不匹配,因此每次创建训练作业时,训练作业的启动命令中都需要执行 install.sh 文件,来安装依赖以及下载完整代码。
JobEngine(image_url="fake_image_url"), # 自定义镜像的url,格式为:组织名/镜像名称:版本号,不需要携带相应的域名地址;如果image_url需要设置为运行态可配置,则使用如下方式:image_url=wf.Placeholder(name="image_url"
ook中构建新镜像的方式(三选一)来部署训练环境。方案的区别如下: 直接使用基础镜像方案:用户可在训练作业中直接选择基础镜像作为运行环境。但基础镜像中pip依赖包缺少或版本不匹配,因此每次创建训练作业时,训练作业的启动命令中都需要执行 install.sh 文件,来安装依赖以及下载完整代码。
4096 文本处理时的最大长度,此处为4096,用户可根据自己要求适配 dataset identity,alpaca_en_demo 【可选】注册在dataset_info.json文件数据集名称。如选用定义数据请参考准备数据(可选)配置dataset_info.json文件,并将数据集存放于dataset_info
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CS中构建新镜像的方式(可二选一)来部署训练环境。方案的区别如下: 直接使用基础镜像方案:用户可在训练作业中直接选择基础镜像作为运行环境。但基础镜像中pip依赖包缺少或版本不匹配,因此每次创建训练作业时,训练作业的启动命令中都需要执行 install.sh 文件,来安装依赖以及下载完整代码。
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CS中构建新镜像的方式(可二选一)来部署训练环境。方案的区别如下: 直接使用基础镜像方案:用户可在训练作业中直接选择基础镜像作为运行环境。但基础镜像中pip依赖包缺少或版本不匹配,因此每次创建训练作业时,训练作业的启动命令中都需要执行 install.sh 文件,来安装依赖以及下载完整代码。
nfig.json文件中添加对应seed配置即可。 msprobe工具提供了seed_all接口用于固定网络中的随机数。如果客户使用了工具但取用了其他随机种子,则必须使用客户的随机种子固定随机性。 函数原型 from msprobe.pytorch.common import seed_all