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lkit Platform=ModelArts-Service 原因分析 出现该问题的可能原因如下: 用户的自定义镜像中无ascend_check工具,导致启动预检失败。 用户的自定义镜像中的ascend相关工具不可用,导致预检失败。 处理方法 通过给训练作业加环境变量“MA_D
查询训练作业列表 功能介绍 根据指定条件查询用户创建的训练作业。 URI GET /v1/{project_id}/training-jobs 参数说明如表1所示。 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。
模型性能的过程。 启动SD1.5 LoRA训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh diffusers_lora_train.sh 启动SDXL LoRA训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh diffusers_sdxl_lora_train
worker with pid: 997 服务异常进程反复重启导致预测请求无法发送到服务实例。 可以通过以下方式解决问题: 缩小预测请求数量看是否问题还复现,如果不复现是因为负载过大导致服务进程退出,需要扩容实例数量或者提升规格。 推理代码本身存在错误,请排查推理代码解决。 父主题: 服务预测
导入模型提示该账号受限或者没有操作权限 问题现象 在导入AI应用时,提示用户账号受限。 原因分析 提示用户账号受限,常见原因有如下几种: 导入模型账号欠费导致被冻结; 导入模型账号没有对应工作空间的权限; 导入模型账号为子账号,主账号没有给子账号赋予模型相关权限。 权限说明请参见:策略及授权项说明;
通过OBS导入模型时,如何编写打印日志代码才能在ModelArts日志查询界面看到日志 问题现象 用户通过OBS导入模型时,选择使用基础镜像,用户自己编写了部分推理代码实现自己的推理逻辑,出现故障后希望通过故障日志排查定位故障原因,但是通过logger打印日志无法在“在线服务”的日志中查看到部分内容。
功能介绍 根据指定条件查询用户创建的训练作业参数。 URI GET /v1/{project_id}/training-job-configs 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。
功能介绍 根据指定条件查询用户创建的可视化作业列表。 URI GET /v1/{project_id}/visualization-jobs 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。
后json日志或打屏日志直接打印性能结果,免于计算,方便用户验证发布模型的质量。并且新的训练方式将统一管理训练日志、训练结果和训练配置,使用yaml配置文件方便用户根据自己实际需求进行修改。 权重文件支持以下组合方式,用户根据自己实际要求选择: 训练stage 不加载权重 增量训练:加载权重,不加载优化器
创建训练作业界面无云存储名称和挂载路径排查思路 问题现象 创建训练作业界面没有云存储名称和挂载路径这两个选项。 原因分析 用户的专属资源池没有进行网络打通,或者用户没有创建过SFS。 处理方法 在专属资源池列表中,单击资源池“ID/名称”,进入详情页。单击右上角“配置NAS VPC”,检查是否开启了NAS
训练参数配置说明【旧】 如果用户希望自定义参数进行训练,可直接编辑对应模型的训练脚本,请根据实际模型修改。 表1 模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH 【预训练:pt】预训练数据集相对或绝对地址 【微调:sft】微调数据集相对或绝对地址
训练参数配置说明【旧】 如果用户希望自定义参数进行训练,可直接编辑对应模型的训练脚本,请根据实际模型修改。 表1 模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH 【预训练:pt】预训练数据集相对或绝对地址 【微调:sft】微调数据集相对或绝对地址
ds.sh 选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。 图2 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径:输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/data 存储位置:输入用户的“子目录挂载”路径。如果默认没有填写,则忽略。
在ModelArts Notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 场景1:查询当前用户所有模型 1 2 3 4 5 6 from modelarts.session import Session from modelarts
Please install mmcv>=1.3.1, <=1.5.0。 原因分析 MMCV的依赖与PyTorch版本不匹配。 处理方法 可参考链接的内容,根据PyTorch和CUDA版本安装对应版本的MMCV。 父主题: 预置算法运行故障
未被合理使用。 是,优化代码,等待作业运行正常。 否,提高训练作业使用的资源规格或者联系技术支持。 重启训练作业,使用CloudShell登录训练容器监控内存指标,确认是否有突发性的内存增加现象。 是,排查内存突发增加的时间点附近的训练作业日志,优化对应的代码逻辑,减少内存申请。
执行训练任务(推荐) 新的训练方式将统一管理训练日志、训练结果和训练配置,使用yaml配置文件方便用户根据自己实际需求进行修改。推荐用户使用该方式进行训练。 步骤一 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中,可以忽略此步骤。 如果未上传训
'2'”为打印所有的通信信息。“os.environ['PS_RESEND'] = '1'”为在“PS_RESEND_TIMEOUT”毫秒后没有收到ACK消息,Van实例会重发消息。 父主题: 业务代码问题
0:打标者 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
取当前用户拥有的AI应用,其中model_id字段即为模型ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Tok