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码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 步骤2 修改训练超参配置 以Llama2-70b和L
码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置 以llama2-70b
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PU上进行模型转换时无需考虑动态shape问题，因为CPU算子支持动态shape；而在Ascend场景上，算子需要指定具体的shape信息，并且在模型转换的编译阶段完成对应shape的编译任务，从而能够在推理时支持多种shape的输入。 动态batch 在模型转换阶段通过--co
统变量中。 重新打开CMD，并执行ssh，结果如下图即说明安装成功，如果还未装成功则执行5和6。 OpenSSH默认端口为22端口，开启防火墙22端口号，在CMD执行以下命令： netsh advfirewall firewall add rule name=sshd dir=in
统变量中。 重新打开CMD，并执行ssh，结果如下图即说明安装成功，如果还未装成功则执行5和6。 OpenSSH默认端口为22端口，开启防火墙22端口号，在CMD执行以下命令： netsh advfirewall firewall add rule name=sshd dir=in
pipeline代码适配 onnx pipeline的主要作用是将onnx模型进行一系列编排，并在onnx Runtime上按照编排顺序执行。因此，需要将转换得到的mindir模型按照相同的逻辑进行编排，并在MindSpore Lite上执行。只需要将原始onnx的pipeline中涉及到onn
用户使用了已开启sudo权限的专属池，使用自定义镜像时，sudo工具未安装或安装错误； 用户使用的cann、cuda环境有兼容性问题； 用户的docker镜像配置错误、网络或防火墙限制、镜像构建问题（文件权限、依赖缺失或构建命令错误）等原因导致的。 父主题： 自定义镜像故障
精度问题处理 设置高精度并重新转换模型 在转换模型时，默认采用的精度模式是fp16，如果转换得到的模型和标杆数据的精度差异比较大，可以使用fp32精度模式提升模型的精度（精度模式并不总是需要使用fp32，因为相对于fp16，fp32的性能较差。因此，通常只在检测到某个模型精度存在
in signature_defs: signature.append(signature_def) if len(signature) == 1: model_signature = signature[0]
动更新之前，请确保您已了解其中的风险。 操作步骤 在Ubuntu 20.04上禁止内核自动升级，步骤如下： 禁用unattended-upgrades。 “unattended-upgrades”是一个用于安装安全更新的软件包。要禁用它，首先打开“/etc/apt/apt.conf
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。 《华为云安全白皮书》详细介绍华为云安全性的构建
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05512301741232006 }, "ae544174", "2", "19.477163314819336", "", "0.0625", "TERMINATED", "0.0625", "tensor(0.0754, device='cuda:0', requires_grad=True)",
x_tensor_name = signature[signature_key].inputs[input_key].name y_tensor_name = signature[signature_key].outputs[output_key]
日志提示“Out of bounds nanosecond timestamp” 问题现象 在使用pandas.to_datetime转换时间时，出现如下报错： pandas._libs.tslibs.np_datetime.OutOfBoundsDatetime: Out of
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