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在ModelArts Notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 场景1:查询当前用户所有模型 1 2 3 4 5 6 from modelarts.session import Session from modelarts
Please install mmcv>=1.3.1, <=1.5.0。 原因分析 MMCV的依赖与PyTorch版本不匹配。 处理方法 可参考链接的内容,根据PyTorch和CUDA版本安装对应版本的MMCV。 父主题: 预置算法运行故障
默认情况下,下载数据集缓存目录为“~/.cache/huggingface/dataset”,Huggingface缓存目录空间不足导致出现该报错。 处理方法 通过环境变量“HF_HOME”设置Huggingface的缓存目录为比较大的路径,或者对“.~/cache”目录扩容。 父主题: 常见问题
如果不再使用ModelArts,需要停止/删除ModelArts中运行的服务;删除在OBS中存储的数据;删除在EVS中存储的数据。 清理存储数据 由于ModelArts的数据存储在OBS中,请前往OBS服务删除对应数据和目录,停止计费。 清理资源 请检查在ModelArts所创建
如果不再使用ModelArts,需要停止/删除ModelArts中运行的服务;删除在OBS中存储的数据;删除在EVS中存储的数据。 清理存储数据 由于ModelArts的数据存储在OBS中,请前往OBS服务删除对应数据和目录,停止计费。 清理资源 请检查在ModelArts所创建
根据数据来源筛选。 kvp String CT剂量,通过剂量来筛选。 label_list SearchLabels object 标签搜索条件。 labeler String 标注人。 metadata SearchProp object 通过样本属性搜索。 parent_sample_id
在ModelArts Notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 场景1:查询当前用户所有模型对象 1 2 3 4 5 6 from modelarts.session import Session from modelarts
'2'”为打印所有的通信信息。“os.environ['PS_RESEND'] = '1'”为在“PS_RESEND_TIMEOUT”毫秒后没有收到ACK消息,Van实例会重发消息。 父主题: 业务代码问题
对于获取用户Token接口,如果调用后返回状态码为“201”,则表示请求成功。 响应消息头 对应请求消息头,响应同样也有消息头,如“Content-type”。 对于获取用户Token接口,返回如图1所示的消息头。 其中“x-subject-token”就是需要获取的用户Toke
表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 email 否 String 标注团队成员邮箱。
/home/ma-user/ws/saved_dir_for_ma_output/llama2-70b/logs 查看性能 训练性能主要通过训练日志中的2个指标查看,吞吐量和loss收敛情况。 吞吐量(tokens/s/p):global batch size*seq_length/(总卡数*elapsed
/home/ma-user/ws/saved_dir_for_ma_output/llama2-70b/logs 查看性能 训练性能主要通过训练日志中的2个指标查看,吞吐量和loss收敛情况。 吞吐量(tokens/s/p):global batch size*seq_length/(总卡数*elapsed
序列说明 基于vLLM(v0.5.0)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大ma
序列说明 基于vLLM(v0.6.0)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大ma
序列说明 基于vLLM(v0.6.0)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大ma
序列说明 基于vLLM(v0.6.0)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大ma
序列说明 基于vLLM(v0.6.0)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大ma
序列说明 基于vLLM(v0.6.3)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大ma
序列说明 基于vLLM(v0.6.3)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大ma
序列说明 基于vLLM(v0.6.3)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大ma