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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
训练管理 创建算法 查询算法列表 查询算法详情 更新算法 删除算法 获取支持的超参搜索算法 创建训练实验 创建训练作业 查询训练作业详情 更新训练作业描述 删除训练作业 终止训练作业 查询训练作业指定任务的日志(预览) 查询训练作业指定任务的日志(OBS链接) 查询训练作业指定任务的运行指标
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
标注任务管理 创建标注任务 查询数据集的标注任务列表 查询标注任务详情 父主题: 数据管理
数据管理 数据集管理 数据集版本管理 样本管理 导入任务管理 导出任务管理 Manifest管理 标注任务管理
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:
数据集管理 查询数据集列表 创建数据集 查询数据集详情 更新数据集 删除数据集 父主题: 数据管理
训练管理 训练作业 资源和引擎规格接口
授权管理 查看授权列表 配置授权 删除授权 创建ModelArts委托
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
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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。 使用以上方案时,都会下载Mega
服务管理权限 表1 服务管理细化权限说明 权限 对应API接口 授权项 依赖的授权项 IAM项目 企业项目 部署模型服务 POST /v1/{project_id}/services modelarts:service:create - √ √ 查询模型服务列表 GET /v1/
Standard数据管理 ModelArts Standard数据管理提供了一套高效便捷的管理和标注数据框架。支持图片、文本、语音、视频等多种数据类型,涵盖图像分类、目标检测、音频分割、文本分类等多个标注场景,适用于计算机视觉、自然语言处理、音视频分析等AI项目场景。 ModelArts
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:
在定位精度问题之前,首先需要排除训练脚本及参数配置等差异的干扰。目前大部分精度无法对齐的问题都是由于模型超参数、Python三方库版本、模型源码等与标杆环境(GPU/CPU)设置的不一致导致,为了在定位过程中少走弯路,需要在定位前先对训练环境及代码做有效排查。此外,问题定位主要基于
创建算法 功能介绍 创建一个算法。 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 POST /v2/{project_id}/algorithms 表1 路径参数 参数
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