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质检模型 故障与缺陷代码 质量追溯标准 检验结果项模板 产品质检方案管理 质检累计器场景规则 父主题: 制造数据模型管理
通过智能标注方式标注数据 创建智能标注作业 确认智能标注作业的数据难例 使用自动分组智能标注作业 父主题: 标注ModelArts数据集中的数据
设置无条件自动重启 背景信息 训练过程中可能会碰到预期外的情况导致训练失败,且无法及时重启训练作业,导致训练周期长,而无条件自动重启可以避免这类问题。无条件自动重启是指当训练作业失败时,不管什么原因系统都会自动重启训练作业,提高训练成功率和提升作业的稳定性。为了避免无效重启浪费算
训练日志失败分析 在ModelArts Standard中训练作业遇到问题时,可首先查看日志,多数场景下的问题可以通过日志报错信息直接定位。 ModelArts Standard提供了训练作业失败定位与分析功能,如果训练作业运行失败,ModelArts会自动识别导致作业失败的原因
制作自定义镜像用于创建Notebook Notebook的自定义镜像制作方法 在ECS上构建自定义镜像并在Notebook中使用 在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像 在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像 父主题: 制作自定义镜像用于ModelArts
服务有没有购买使用次数限制? 没有。 父主题: 关于服务购买
如何进行服务咨询? 您可通过单击“服务咨询”留言,或拨打4000-955-988转1、950808转1进行咨询。 父主题: 关于服务咨询
基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导 场景介绍 迁移环境准备 pipeline应用准备 应用迁移 迁移效果校验 模型精度调优 性能调优 常见问题 父主题: GPU业务迁移至昇腾训练推理
常见问题 MindSpore Lite问题定位指南 模型转换报错如何查看日志和定位? 日志提示Compile graph failed 日志提示Custom op has no reg_op_name attr 父主题: GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导
准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 准备Notebook 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导(6.3.906)
${work_dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂
绑定设备策略 功能介绍 应用服务器可调用此接口在物联网平台上为批量设备绑定目标策略,目前支持绑定目标类型为:设备、产品,当目标类型为产品时,该产品下所有设备都会生效。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v5/iot/{project_id}/device-po
下图所示。 图48 输出配置 单击“保存”,完成数据连接器的配置。 登录RabbitMQ管理平台,选在“Queues”,单击目标订阅主题,进入主题。 图49 登录RabbitMQ管理平台 在“Publish message”输入消息体内容,此处以“JSON”为例,单击“Publish
Server资源开通,购买Server资源,并确保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。
上传OBS的文件规范: 文件名规范,不能有中文,不能有+、空格、制表符。 如不需要提前上传训练数据,请创建一个空文件夹用于存放工程后期生成的文件。如:“/bucketName/data-cat”。 如需要提前上传待标注的图片,请创建一个空文件夹,然后将图片文件保存在该文件夹下,图片
SAVE_INTERVAL 10 表示训练间隔多少step,则会保存一次权重文件。 SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时,保持一致。 CONVERT_MG2HF True 表示训练完成的权重文件会自动转换为Hugging Face格式权重。如果不需要自动转换,则删除该环境变量。转换的Hugging
SAVE_INTERVAL 10 表示训练间隔多少step,则会保存一次权重文件。 SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时,保持一致。 CONVERT_MG2HF True 表示训练完成的权重文件会自动转换为Hugging Face格式权重。如果不需要自动转换,则删除该环境变量。转换的Hugging
ape模型。静态shape模型文件导出方法请参考模型准备。 图1 netron中查看inputShape 精度选择。 精度选择需要在模型转换阶段进行配置,执行converter_lite命令时通过--configFile参数指定配置文件路径,配置文件通过precision_mod
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.908)
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.907)