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# modelLink兼容旧版本启动方式目录 |──Dockerfile 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下,根据实际要求设置。 ${workdir}(例如/home/ma-user/ws) |──llm_train
问题4:Error waiting on exit barrier错误 错误截图: 报错原因:多线程退出各个节点间超时时间默认为300s,时间设置过短。 解决措施: 修改容器内torch/distributed/elastic/agent/server/api.py文件参数: vim
对于首次使用ModelArts新用户,请直接新增委托即可。一般用户新增普通用户权限即可满足使用要求。如果有精细化权限管理的需求,可以自定义权限按需设置。 如果未获得委托授权,当打开“访问授权”页面时,ModelArts会提醒您当前用户未配置授权,需联系此IAM用户的管理员账号进行委托授权。
免由服务端发起关闭连接。如您使用的Gunicorn来作为web server,可以通过Gunicorn命令的--keep-alive参数来设置该值。其他方式导入的模型,服务内部已做处理。 协议错误 请求报错:{"error_code":"ModelArts.4503", "error_msg":"Failed
创建SFS Turbo文件系统前提条件: 创建SFS Turbo文件系统前,确认已有可用的VPC。 图4 创建SFS Turbo 需要由IAM用户设置SFS Turbo FullAccess权限,用于授权ModelArts云服务使用SFS Turbo。 详细操作指导请参考创建SFS Turbo文件系统。
用户AK-SK认证模式 本模式支持OBS管理、训练管理、模型管理、服务管理模块的鉴权。 示例代码 1 2 from modelarts.session import Session session = Session(access_key='***',secret_key='***'
ModelArts昇腾迁移调优工具总览 ModelArts集成了多个昇腾迁移调优工具,方便您在ModelArts平台环境中进行训练推理迁移、精度调试、性能调优等工作,您可在下表中查看当前ModelArts支持的昇腾迁移调优工具及对应指导。 表格中的部分工具已集成到ModelArt
创建SFS Turbo文件系统前提条件: 创建SFS Turbo文件系统前,确认已有可用的VPC。 图4 创建SFS Turbo 需要由IAM用户设置SFS Turbo FullAccess权限,用于授权ModelArts云服务使用SFS Turbo。 详细操作指导请参考创建SFS Turbo文件系统。
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类型,可以在列表的右上角单击“选择当前页”,则当前页面所有的音频将选中。 添加标签。 在右侧的“添加标签”区域中,单击“标签”下侧的文本框设置标签。 方式一(已存在标签):单击“标签”下方的文本框,在快捷键下拉列表中选择快捷键,然后在标签文本输入框中选择已有的标签名称,然后单击“确定”。
git-lfs-linux-arm64-v3.2.0.tar.gz cd git-lfs-3.2.0 sudo sh install.sh 设置git配置去掉ssl校验。 git config --global http.sslVerify false 从github拉取MiniCPM-V代码。
问题4:Error waiting on exit barrier错误 错误截图: 报错原因:多线程退出各个节点间超时时间默认为300s,时间设置过短。 解决措施: 修改容器内torch/distributed/elastic/agent/server/api.py文件参数: vim
华为云租户的安全责任在于对使用的IaaS、PaaS和SaaS类各项云服务内部的安全以及对租户定制配置进行安全有效的管理,包括但不限于虚拟网络、虚拟主机和访客虚拟机的操作系统,虚拟防火墙、API网关和高级安全服务,各项云服务,租户数据,以及身份账号和密钥管理等方面的安全配置。 《华为云安全白皮
地址。 out_file_name:输出的sharegpt格式文件地址。 prefix_name:预训练json文件的前缀 字段名称 (可设置为None,此时预训练数据集只有 input output 两段)输入前缀,(例如:您是一个xxx专家,您需要回答下面问题) input_name:预训练json文件的指令输入
模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 训练策略类型 文本序列长度(SEQ_LEN) 并行参数设置 micro
模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 训练策略类型 文本序列长度(SEQ_LEN) 并行参数设置 micro
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地址。 out_file_name:输出的sharegpt格式文件地址。 prefix_name:预训练json文件的前缀 字段名称 (可设置为None,此时预训练数据集只有 input output 两段)输入前缀,(例如:您是一个xxx专家,您需要回答下面问题) input_name:预训练json文件的指令输入
地址。 out_file_name:输出的sharegpt格式文件地址。 prefix_name:预训练json文件的前缀 字段名称 (可设置为None,此时预训练数据集只有 input output 两段)输入前缀,(例如:您是一个xxx专家,您需要回答下面问题) input_name:预训练json文件的指令输入