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set_default_dtype(torch.bfloat16) os.makedirs(bf16_path, exist_ok=True) model_index_file = os.path.join(fp8_path, "model.safetensors
'/cache/hdf_tmp' file_name = os.path.basename(path_or_buf) mox.file.make_dirs(tmp_dir) local_file = os.path.join(tmp_dir, file_name)
ak、sk、obs_dir替换为前面步骤中获取到的值。然后把该脚本上传到要收集GPU日志的节点上。 import json import os import sys import hashlib import hmac import binascii from datetime import
执行代码存放的OBS地址，默认值为空，名称固定为“customize_service.py”。推理代码文件需存放在模型“model”目录。该字段不需要填，系统也能自动识别出model目录下的推理代码。公共参数 source_job_id 否 String 来源训练作业的ID，模型是从训练作业产生
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docker exec -it ${container_name} bash Step6 安装Decord Decord是一个高性能的视频处理库，在昇腾环境中安装需要修改一些源码进行适配。 Decord建议安装在 /home/ma-user/lib中。 安装x264 mkdir /home/ma-user/lib
长度。 --max-out-len：模型的最大输出长度。 --hf-num-gpus：需要使用的卡数。 --batch-size：推理每次处理的输入数目。 -w：存放输出结果的目录。 查看精度测试结果。 默认情况下，评测结果会按照result/{model_name}/的目录结果
"nodeNames" : [ "os-node-created-xzz78" ], "actions" : [ "delete" ] } 响应示例 状态码：200 OK。 { "nodes" : [ { "name" : "os-node-created-xzz78"
参数说明： -v ${work_dir}:${container_work_dir}：代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录，目录下可存放项目所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。
import re import shutil import os import copy input_file_path = 'pixart-sigma-toy-dataset' input_json = os.path.join(input_file_path, 'InternData'
"nodeNames" : [ "os-node-created-xzz78" ], "actions" : [ "delete" ] } 响应示例 状态码：200 OK。 { "nodes" : [ { "name" : "os-node-created-xzz78"
境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK。 __AK = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_AK"] __SK = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_SK"] # 如果进行了加密还需要进行解密操作
参数说明： -v ${work_dir}:${container_work_dir}：代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录，目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。
alo_name String 别名。 id Integer 原因ID。 reason String 原因描述。 suggestion String 处理建议。 表4 Worker 参数 参数类型 描述 create_time Long 创建时间。 description String 标注
alo_name String 别名。 id Integer 原因ID。 reason String 原因描述。 suggestion String 处理建议。 表7 Worker 参数 参数类型 描述 create_time Long 创建时间。 description String 标注
alo_name String 别名。 id Integer 原因ID。 reason String 原因描述。 suggestion String 处理建议。 表5 Worker 参数 参数类型 描述 create_time Long 创建时间。 description String 标注
py > train.log 2>&1 & done 其中，train.py中设置环境变量DEVICE_ID： devid = int(os.getenv('DEVICE_ID')) context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, d
alo_name String 别名。 id Integer 原因ID。 reason String 原因描述。 suggestion String 处理建议。 表5 Worker 参数 参数类型 描述 create_time Long 创建时间。 description String 标注
alo_name String 别名。 id Integer 原因ID。 reason String 原因描述。 suggestion String 处理建议。 表6 Worker 参数 参数类型 描述 create_time Long 创建时间。 description String 标注
在ModelArts训练作业中如何判断文件夹是否复制完毕？ 如何在ModelArts训练作业中加载部分训练好的参数？ ModelArts训练时使用os.system('cd xxx')无法进入文件夹怎么办？ 在ModelArts训练代码中，如何获取依赖文件所在的路径？ 自如何获取ModelArts训练容器中的文件实际路径？
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