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package - torch.distributed — PyTorch 2.3 documentation 父主题: 常见错误原因和解决方法
报错提示 解决方法 1. 需要保证磁盘IO带宽正常,可以在36分钟内将文件保存到磁盘。单个节点内,最大只有60G(实际应该在40G以下)的文件内容,只要在36分钟内保存完成,就不会报超时错误。 2. 忽略该报错,因为报错不影响实际报错的权重。 父主题: 常见错误原因和解决方法
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一般默认不启用该功能。启用后,需设置对应的训练验证比例。 输入“训练集比例”,数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练集比例”后,“验证集比例”自动填充。“训练集比例”加“验证集比例”等于1。 “训练集比例”即用于训练模型的样本数据比例;“验证集比例”即用于验证模型的样本数据比例。“训练验证比例”会影响训练模板的性能。
pbtxt cannot be found。 原因分析 该报错信息表示验证集中有label在训练集中不存在,可能由于在发布数据集版本进行数据切分时,训练集比例填写为0导致发布的数据全部为验证集,所以出现上述报错。 处理方法 重新发布数据,切分比例为0.8 或者0.9重新创建训练作业进行训练。
thms 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。 请求消息 请求参数如表2所示。 表2 查询检索参数 参数 是否必选 参数类型 说明 per_page 否 Integer
署成在线服务。 操作流程如下: 本地构建镜像:在本地制作自定义镜像包,镜像包规范可参考创建AI应用的自定义镜像规范。 本地验证镜像并上传镜像至SWR服务:验证自定义镜像的API接口功能,无误后将自定义镜像上传至SWR服务。 将自定义镜像创建为AI应用:将上传至SWR服务的镜像导入ModelArts的AI应用。
如想降低排队时间,根据您所选资源池的类型,有以下建议: 公共资源池: 公共资源池资源较少,高峰期如举办相关活动时会存在资源不足情况。有以下方法可以尝试: 如果使用的是免费规格,可以换成收费规格,免费规格资源较少,排队概率高。 规格选择卡数尽量少,如可以选择1卡,相比于选择8卡排队几率大大降低。
并部署成在线服务。 操作流程如下: 本地构建镜像:在本地制作自定义镜像包,镜像包规范可参考创建模型的自定义镜像规范。 本地验证镜像并上传镜像至SWR服务:验证自定义镜像的API接口功能,无误后将自定义镜像上传至SWR服务。 将自定义镜像创建为模型:将上传至SWR服务的镜像导入ModelArts的模型管理。
由于权限配置需要等待15-30分钟生效,建议在配置完成后,等待30分钟,再执行如下验证操作。 使用用户组02中任意一个子用户登录ModelArts管理控制台。在登录页面,请使用“IAM用户登录”方式进行登录。 首次登录会提示修改密码,请根据界面提示进行修改。 验证ModelArts权限。 在左上角的服务列表中,选
由于4中的权限需要等待15-30分钟生效,建议在配置完成后,等待30分钟,再执行如下验证操作。 使用用户组02中任意一个子账号登录ModelArts管理控制台。在登录页面,请使用“IAM用户登录”方式进行登录。 首次登录会提示修改密码,请根据界面提示进行修改。 验证ModelArts权限。 在左上角选择区域,区域需与授权配置中的区域相同。
服务预测报错:Method Not Allowed 原因分析 服务预测默认注册的API需要使用POST方法调用。如您使用了GET方法,APIG(API网关)将会拦截请求。 处理方法 使用POST方法调用。 父主题: 服务预测
04系统),安装NVIDIA 470+CUDA 11.4后使用“nvidia-smi”和“nvcc - V”显示正确的安装信息,然后使用Pytorch下述命令验证cuda有效性: print(torch.cuda.is_available()) 显示报错: UserWarning: CUDA initialization:
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 > Open configurations按钮
文件下载有如下几种方式,但不仅限于以下方式: 方法一:网页下载:通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接,即可在模型主页的Files and Version中下载文件。文件会直接下载用户本地,需要再上传至SFS Turbo中。 方法二:huggingface-cli:huggingface-cli是Hugging
文件下载有如下几种方式,但不仅限于以下方式: 方法一:网页下载:通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接,即可在模型主页的Files and Version中下载文件。文件会直接下载用户本地,需要再上传至SFS Turbo中。 方法二:huggingface-cli:huggingface-cli是Hugging
文件下载有如下几种方式,但不仅限于以下方式: 方法一:网页下载:通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接,即可在模型主页的Files and Version中下载文件。文件会直接下载用户本地,需要再上传至SFS Turbo中。 方法二:huggingface-cli:huggingface-cli是Hugging