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因此示例代码中提供了三种训练数据加载方式。 cifar-10数据集下载链接,单击“CIFAR-10 python version”。 尝试基于torchvision获取cifar10数据集。 基于数据链接下载数据并解压,放置在指定目录下,训练集和测试集的大小分别为(50000,
cess)和失败(Failed)”。分析中的任务根据性能诊断数据量大小预计将在1~10分钟内完成;成功的任务可单击Report列的View链接查看详细的诊断报告,如下图所示,失败的任务可将鼠标放到Failed字段上,将弹出具体的失败原因。诊断报告详细介绍请查看查看诊断报告。 图9
可能是亚健康,建议先重启节点,如果重启节点后未恢复,发起维修流程。 NT_NPU_NET NPU 链路 npu dcmi net异常。 NPU网络链接异常。 可能是亚健康,建议先重启节点,如果重启节点后未恢复,发起维修流程。 NT_NPU_CARD_LOSE NPU 掉卡 NPU卡丢失。
在Notebook列表,单击实例名称,进入实例详情页,查看Notebook实例配置信息。 在Notebook中打开Terminal,输入启动命令调试代码。 # 建立数据集软链接 # ln -s /home/ma-user/work/${coco数据集在SFS上的路径} /home/ma-user/coco # 进入到对应目录
model_dataset_format String 使用模型需要的数据集格式。 model_description_url String 模型描述链接。 parameter String 模型的运行参数。当为自定义镜像训练作业的时候,此参数为容器环境变量。该样例请参考请求示例。 create_time
2和2023.2)版本的PyCharm专业版工具。 在弹出的对话框中,选择您使用的ModelArts所在区域、填写AK、SK(获取方式参考链接),然后单击“OK”完成登录。 “Region”:从下拉框中选择区域。必须与ModelArts管理控制台在同一区域。 “Project”:
apt-get update sudo apt-get -y install cuda 若需要找到历史版本的CUDA,您可请单击CUDA历史版本的下载链接查找所需的CUDA版本。 安装Docker 部分Vnt1裸金属服务器的预置镜像中未安装Docker,您可参考以下步骤进行安装。 安装Docker。
容器名称,此处可以自己定义一个容器名称,例如ascendspeed。 ${image_name} 为步骤五 修改并上传镜像中,上传至SWR上的镜像链接。 ${command} 使用config.yaml文件创建pod后,在容器内自动运行的命令。在进行训练任务中会给出替换命令。 /mnt/sfs_turbo
容器名称,此处可以自己定义一个容器名称,例如ascendspeed。 ${image_name} 为步骤五 修改并上传镜像中,上传至SWR上的镜像链接。 ${command} 使用config.yaml文件创建pod后,在容器内自动运行的命令。在进行训练任务中会给出替换命令。 /mnt/sfs_turbo
容器名称,此处可以自己定义一个容器名称,例如ascendspeed。 ${image_name} 为步骤五 修改并上传镜像中,上传至SWR上的镜像链接。 ${command} 使用config.yaml文件创建pod后,在容器内自动运行的命令。在进行训练任务中会给出替换命令。 /mnt/sfs_turbo
dl=1 mv 'index.html?dl=1' transformer.zip unzip transformer.zip 请按如下链接方式下载CogVideoX-5B模型的transformers文件(VAE 文件与 2B 相同):CogVideoX-5B。 接着,需要将模型文件排版成如下格式。
容器名称,此处可以自己定义一个容器名称,例如ascendspeed。 ${image_name} 为步骤五 修改并上传镜像中,上传至SWR上的镜像链接。 ${command} 使用config.yaml文件创建pod后,在容器内自动运行的命令。在进行训练任务中会给出替换命令。 /mnt/sfs_turbo
下载Ascend-cann-nnae_7.0.0_linux-aarch64.run文件:请根据您的用户类型打开下方对应的链接。版本过滤选择CANN7,筛选后版本单击CANN7.0.0链接,然后页面中找到Ascend-cann-nnae_7.0.0_linux-aarch64.run并下载。 企业用户:下载地址。
sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin” LD_LIBRARY_PATH 动态链接库路径,已包含常用的动态库路径。 “LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/seccomponent/lib:/usr/lo
单击创建的专属资源池,进入专属资源池详情页面,单击对应的CCE集群,进入CCE集群详情页面。 在CCE集群详情页面中,在集群信息中找到“连接信息”。 图10 链接信息 使用kubectl工具。 若通过内网使用kubectl工具,需要将kubectl工具安装在和集群在相同vpc下的某一台机器上。单击连
线下容器镜像构建及调试 镜像构建 导出conda环境 首先拉起线下的容器镜像: # run on terminal docker run -ti ${your_image:tag} 在容器中输入如下命令,得到pytorch.tar.gz: # run on container #
长。 LoRA微调:冻结原模型,通过往模型中加入额外的网络层,并只训练这些新增的网络层参数,效果接近或略差于全参训练,收敛速度快,训练时间短。 增量预训练:在现有预训练模型基础上,利用新数据或特定领域的数据增强模型的能力和性能。允许模型逐步适应新的任务和数据,避免过拟合和欠拟合问题,进一步提高模型的泛化能力。
创建ModelArts数据集 在ModelArts进行数据准备,首先需要先创建一个数据集,后续的操作如数据导入、数据分析、数据标注等,都是基于数据集来进行的。 数据集功能仅在以下Region支持:华北-北京四、华北-北京一、华东-上海一、华南-广州、西南-贵阳一、中国-香港、亚太
http://images.cocodataset.org/zips/val2014.zip && unzip val2014.zip 制作数据集,参考官网下面链接data preparation章节。 MiniCPM-V/finetune/readme.md at main · OpenBMB/MiniCPM-V
下载run文件“Ascend-cann-nnae_6.3.RC2_linux-aarch64.run”(下载链接)。 下载whl文件“mindspore-2.1.1-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl”(下载链接)。 ModelArts当前仅支持CANN商用版本,不支持社区版。 下载Miniconda3安装文件。