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Notebook? 不是同一个主账号,用户A需要使用用户B的自定义镜像创建Notebook,此时需要用户B将此镜像共享给用户A,用户A将此共享镜像Pull下来注册后方可在Notebook中使用。详细操作如下: 用户B的操作: 登录容器镜像服务控制台,进入“我的镜像”页面。 单击需要共享的镜像名称,进入镜像详情页。
yaml配置文件参数配置说明 本小节主要详细描述demo_yaml样例配置文件、配置参数说明,用户可根据实际自行选择其需要的参数。 表1 模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 model_name_or_path /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen2-72B
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
代码运行常见错误 Notebook无法执行代码,如何处理? 运行训练代码,出现dead kernel,并导致实例崩溃 如何解决训练过程中出现的cudaCheckError错误? 开发环境提示空间不足,如何解决? 如何处理使用opencv.imshow造成的内核崩溃? 使用Wind
在ModelArts开发环境中运行Notebook实例时,会使用计算资源和存储资源,会产生计算资源和存储资源的累计值计费。具体内容如表1所示。 Notebook实例停止运行时,EVS还会持续计费,需及时删除才能停止EVS计费。 计算资源费用: 如果运行Notebook实例时,使用专属资源池进行模型训练和推理,计算资源不计费。
查看ModelArts模型事件 创建模型的(从用户可看见创建模型任务开始)过程中,每一个关键事件点在系统后台均有记录,用户可随时在对应模型的详情页面进行查看。 方便用户更清楚的了解创建模型过程,遇到任务异常时,更加准确的排查定位问题。可查看的事件点包括: 事件类型 事件信息(“XXX”表示占位符,以实际返回信息为准)
描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workforce_id 是 String 标注团队ID。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 description 否 String 标注团队描述,长度为0-256位,不能包含^
Notebook运行代码报错,在'/tmp'中到不到文件 Notebook无法执行代码,如何处理? 运行训练代码,出现dead kernel,并导致实例崩溃 如何解决训练过程中出现的cudaCheckError错误? 如何处理使用opencv.imshow造成的内核崩溃? 使用Windows下生成的文本文件时报错找不到路径?
is_directory:是否为目录。 例如查询一个OBS文件“obs://bucket_name/obs_file.txt”,此文件地址也可以替换成一个文件夹地址。 1 2 3 4 5 import moxing as mox stat = mox.file.stat('obs://bucket_name/obs_file
【下线公告】华为云ModelArts自动学习模块的文本分类功能下线公告 【下线公告】华为云ModelArts服务旧版数据集下线公告 【下线公告】华为云ModelArts服务模型转换下线公告 【下线公告】华为云ModelArts MindStudio/ML Studio/ModelBox镜像下线公告
“公开”:表示所有使用AI Gallery的用户都可以查看且使用该资产。 “指定用户”:表示仅特定用户可以查看及使用该资产。 “仅自己可见”:表示只有当前账号可以查看并使用该资产。 公开权限只支持权限的扩大,权限从小到大为“仅自己可见<指定用户<公开”。所以如果一开始创建的是公开模型,将不支持修改“谁可以看”。
(huggingface.co)量化模型权重,然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下: 开始之前,请确保安装了以下库: pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQC
(huggingface.co)量化模型权重,然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下: 开始之前,请确保安装了以下库: pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQC
(huggingface.co)量化模型权重,然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下: 开始之前,请确保安装了以下库: pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQC
(huggingface.co)量化模型权重,然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下: 开始之前,请确保安装了以下库: pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQC
(huggingface.co)量化模型权重,然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下: 开始之前,请确保安装了以下库: pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQC
(huggingface.co)量化模型权重,然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下: 开始之前,请确保安装了以下库: pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQC
(huggingface.co)量化模型权重,然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下: 开始之前,请确保安装了以下库: pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQC
是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 worker_id 是 String 标注团队成员ID。 workforce_id 是 String 标注团队ID。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 description 否 String
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