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rts服务声明》”,然后单击“创建”。 图1 配置委托访问授权 完成配置后,在ModelArts控制台的权限管理列表,可查看到此账号的委托配置信息。 图2 查看委托配置信息 步骤1:创建我的模型 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中,选择“ModelArts Studio”进入ModelArts
介绍如何进行预训练,包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调,包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练,包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch
可停止计费。 操作步骤: 在ModelArts管理控制台,单击左侧菜单栏的“总览”,您可以在“总览”区域查看正在收费的作业。再根据实际情况进入管理页面,停止收费。 图1 查看收费作业 进入“ModelArts>Workflow”页面,检查是否有“运行中”的Workflow列表。如果有,单击Workflow列表中“操作
还是公网? 调用API提交训练作业后,能否绘制作业的资源占用率曲线? 如何使用API接口获取订阅算法的订阅id和版本id? 使用SDK如何查看旧版专属资源池列表? 调用API接口创建训练作业和部署服务时,如何填写资源池的参数?
提交训练作业报错“Invalid OBS path” 使用PyCharm Toolkit提交训练作业报错NoSuchKey 部署上线时,出现错误 如何查看PyCharm ToolKit的错误日志 如何通过PyCharm ToolKit创建多个作业同时训练? 使用PyCharm ToolKit
Server failed to start”如何解决? 问题现象 解决方法 检查VS Code版本是否为1.78.2或更高版本,如果是,请查看Remote-SSH版本,若低于v0.76.1,请升级Remote-SSH。 打开命令面板(Windows: Ctrl+Shift+P,m
用debug方式运行程序。 图13 使用debug方式运行程序 此时可以进入debug模式,代码运行暂停在该行,且可以查看变量的值。 图14 Debug模式下查看变量值 父主题: 通过PyCharm远程使用Notebook实例
/bin/bash while true; do nvidia-smi & sleep 1 # 可以根据需要调整间隔时间 done 然后执行查看产生nvidia D+进程 ps -aux | grep -w D+ 结果如下: 图1 nvidia D+进程 此时可以观察你的训练任务或
批量删除 标注人员管理 如果您创建的标注作业,开启了团队标注,“标注人员管理”页面中可查看团队标注作业的标注详情。添加、修改或删除标注成员。 登录“数据准备>数据标注”,在“我创建的”页签下可查看所有的标注作业列表。 在作业列表的“名称”列,根据标注作业名称找到对应的团队标注作业。(团队标注作业的名称后带有标识。)
Server failed to start”如何解决? 问题现象 解决方法 检查VS Code版本是否为1.78.2或更高版本,如果是,请查看Remote-SSH版本,如果Remote-SSH版本低于v0.76.1,请升级Remote-SSH。 打开命令面板(Windows: C
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txt中的Unidecode改为unidecode。 建议与总结 您可以在训练代码里添加一行: os.system('pip list') 然后运行训练作业,查看日志中是否有所需要的模块。 父主题: 业务代码问题
再放入netron官网中,查看其inputShape。 如果netron中没有显示inputShape,可能由于使用了动态shape模型导致,请确保使用的是静态shape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。
使用token替换原先的密码授权方式,在git clone私有仓库和git push文件时,需要在授权方式框中输入token(见下图);具体获取token方式请参考查看GitHub中Personal Access Token信息。 父主题: JupyterLab插件故障
群详情页面。 在CCE集群详情页,选择左侧导航栏的“节点管理”,选择“节点”页签。 在节点列表,单击操作列的“更多 > 查看YAML”查看节点配置信息。 查看节点的yaml文件里“cce.kubectl.kubernetes.io/ascend-rank-table”字段是否有值。
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aved_models/pretrain_hf/ 目录下查看转换后的权重文件。 注意:权重转换完成后,需要将例如saved_models/pretrain_hf中的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比,查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config
如果在linux服务器上运行就有问题,那么先调通以后再做容器镜像。 确认打入镜像的文件是否在正确的位置、是否有正确的权限。 训练场景主要查看自研的依赖包是否正常,查看pip list是否包含所需的包,查看容器直接调用的python是否是自己所需要的那个(如果容器镜像装了多个python,需要设置python路径的环境变量)。
1小时内的实际使用时长进行扣费。 实际计费规则 资源按时价扣费,真正计费的价格以实际账单为准。查看账单请参见账单介绍。 用户在创建AI Gallery工具链服务选择付费资源时,可以查看到付费资源的单价,在使用过程中,该资源可能由于平台的折扣优惠变化导致单价发生变化,而云服务是先使
专属资源池从创建到启用需要一定时长,计费的起点是创建成功的时间点,而非创建时间。您可以在专属资源池详情页“基本信息”页签查看创建时间,在“事件”页签查看“事件信息”为“创建资源池管理节点成功”的“事件发生时间”,创建成功的时间点对应界面上的“事件发生时间”。 对于公共资源池: