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训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型(包括llama2、llama3、Qwen、Qwen1.5 ......)的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。
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配置了合理的服务部署超时时间,服务还是部署失败,无法启动 服务部署成功的标志是模型启动完成,如果没有配置健康检查,就无法检测到模型是否真实的启动。 在自定义镜像健康检查接口中,用户可以实现实际业务是否成功的检测。在创建AI应用时配置健康检查延迟时间,保证容器服务的初始化。 因此,
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型(包括llama2、llama3、Qwen、Qwen1.5 ......)的训练脚本,并可通过统一的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。
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训练作业的启动文件如何获取训练作业中的参数? 训练作业参数有两种来源,包括后台自动生成的参数和用户手动输入的参数。具体获取方式如下: 创建训练作业时,“输入”支持配置训练的输入参数名称(一般设置为“data_url”),以及输入数据的存储位置,“输出”支持配置训练的输出参数名称(
Notebook实例重新启动后,需要删除本地known_hosts才能连接 可以在本地的ssh config文件中对这个Notebook配置参数“StrictHostKeyChecking no”和“UserKnownHostsFile=/dev/null”,如下参考所示: Host
专属资源池下的在线服务停止后,启动新的在线服务,提示资源不足 停止在线服务后,需要等待几分钟等待资源释放。 父主题: Standard资源池
问题现象 启动tensorboard后,打开tensorboard提示502 bad gateway,或者偶现502 bad gateway。 原因分析 出现该问题的可能原因如下: 启动tensorboard对应的summary目录错误,导致tensorboard启动失败。 启动