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使用PyCharm手动连接Notebook 本地IDE环境支持PyCharm和VS Code。通过简单配置，即可用本地IDE远程连接到ModelArts的Notebook开发环境中，调试和运行代码。 本章节介绍基于PyCharm环境访问Notebook的方式。 前提条件 本地已安装2019
'/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)
write(ttf.content) 35 # FONT_PATH = "SimSun.ttf" FONT_PATH = os.path.join(os.getenv('DATA'), "SimSun.ttf") 父主题： 训练脚本说明
model_name_or_path /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen2-72B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 do_train true 指示脚本执行训练步骤，用来控制是
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-6
# 形式1，数据在OBS上，且是一个压缩文件 obs_path = os.path.join(base_bucket_path, "dataset-zip/dataset.zip") data_local = os.path.join(base_local_path, "dataset/")
model_name_or_path /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen2-72B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 do_train true 指示脚本执行训练步骤，用来控制是
查询预置算法 功能介绍 查看预置模型的详情。 URI GET /v1/{project_id}/built-in-algorithms 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。
model目录下放置label.json文件，此处读取 dir_path = os.path.dirname(os.path.realpath(self.model_path)) with open(os.path.join(dir_path, 'label.json')) as f:
节点池管理 查询OS的配额
上，这样会导致下载数据很慢。 在训练作业中，使用如下代码进行“.tar”包解压： import moxing as mox import os mox.file.copy_parallel("obs://donotdel-modelarts-test/AI/data/PyTorch-1
码。 import pandas as pd import moxing as mox mox.file.shift('os', 'mox') # 将os的open操作替换为mox.file.File适配OBS路径的操作 param = {'encoding': 'utf-8'}
ls/{pool_name}/nodes/batch-reboot { "nodeNames" : [ "os-node-created-vrvrq", "os-node-created-4jczv" ] } 响应示例 状态码： 200 OK。 { "job_id" :
以PyTorch框架创建训练作业（新版训练） 本节通过调用一系列API，以训练模型为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 使用PyTorch框架创建训练作业的流程如下： 调用认证鉴权接口获取用户Token，在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调
处理方法 如果在训练作业的工作目录下有core文件生成，可以在启动脚本最前面加上如下代码，来关闭core文件产生。 import os os.system("ulimit -c 0") 排查数据集大小，checkpoint保存文件大小，是否占满了磁盘空间。 必现的问题，使用本
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NPU日志的节点上。 import json import os import sys import hashlib import hmac import binascii from datetime import
read(img_path), np.uint8), 1) 在MXNet环境下使用torch包，请您尝试如下方法先进行导包： import os os.sysytem('pip install torch') import torch 父主题： OBS操作相关故障
SD1.5基于DevServer适配PyTorch NPU Finetune训练指导（6.3.904） Stable Diffusion（简称SD）是一种基于Latent Diffusion（潜在扩散）模型，应用于文生图场景。对于输入的文字，它将会通过一个文本编码器将其转换为文本
"Node", "apiVersion" : "v2", "metadata" : { "name" : "os-node-created-zlncn", "creationTimestamp" : "2022-09-16T05:32:44Z"
根据错误信息判断，报错原因为训练作业运行程序读取不到GPU。 处理方法 根据报错提示，请您排查代码，是否已添加以下配置，设置该程序可见的GPU： os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中，0为服务器的GPU编号，可
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