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  • 日志提示“Please upgrade numpy to >= xxx to use this pandas version”

    version 原因分析 出现该问题可能原因如下: conda和pip包混装,有一些包卸载不掉。 处理方法 参考如下代码,三步走。 先卸载numpy中可以卸载组件。 删除你环境中site-packages路径下numpy文件夹。 重新进行安装需要版本。 import os os

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  • 附录:微调训练常见问题

    容器内执行以下命令,指定NPU内存分配策略环境变量,开启动态内存分配,即在需要时动态分配内存,可以提高内存利用率,减少OOM错误发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = expandable_segments:True 将yaml文件中per_device_tr

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  • 如何在Notebook中安装外部库?

    w-1.8”环境中使用pip安装Shapely。 打开一个Notebook实例,进入到Launcher界面。 在“Other”区域下,选择“Terminal”,新建一个terminal文件。 在代码输入栏输入以下命令,获取当前环境kernel,并激活需要安装依赖python环境。

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  • 情感分析(领域版)

    Integer 该文本分析结果标签,取值如下: 1:positive 0:negative confidence Float 标签label置信度。小数点精确到(6)位。 请求示例 请求示例(分析汽车领域用户评论为“很不错一款车,可以改变生活方式。”情感) POST ht

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  • 附录:训练常见问题

    图1 修改后barrier_timeout参数 问题5:训练完成使用vllm0.6.0框架推理失败: 错误截图: 报错原因: 训练时transformers版本要求为4.45.0,训练完成后保存tokenizer.json文件中“merges”时保存是拆开列表不是字符串,导致推理异常

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  • 创建训练任务

    。 单击“提交”,在“信息确认”页面,确认训练作业参数信息,确认无误后单击“确定”。 训练作业创建完成后,后台将自动完成容器镜像下载、代码目录下载、执行启动命令等动作。 训练作业一般需要运行一段时间,根据您训练业务逻辑和选择资源不同,训练时长将持续几十分钟到几小时不等。训练作业执行成功后,日志信息如下所示。

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  • 示例:创建DDP分布式训练(PyTorch+NPU)

    log”文件将会被自动上传至ModelArts训练作业日志目录(OBS)。如果本地相应目录没有生成大小>0日志文件,则对应父级目录也不会上传。因此,PyTorch NPUplog日志是按worker存储,而不是按rank id存储(这是区别于MindSpore)。目前,PyTorch NPU并不依赖rank

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  • 附录:训练常见问题

    图1 修改后barrier_timeout参数 问题5:训练完成使用vllm0.6.0框架推理失败: 错误截图: 报错原因: 训练时transformers版本要求为4.45.0,训练完成后保存tokenizer.json文件中“merges”时保存是拆开列表不是字符串,导致推理异常

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  • 附录:训练常见问题

    图1 修改后barrier_timeout参数 问题5:训练完成使用vllm0.6.0框架推理失败: 错误截图: 报错原因: 训练时transformers版本要求为4.45.0,训练完成后保存tokenizer.json文件中“merges”时保存是拆开列表不是字符串,导致推理异常

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  • 使用Notebook进行代码调试

    Notebook使用涉及到计费,具体收费项如下: 处于“运行中”状态Notebook,会消耗资源,产生费用。根据您选择资源不同,收费标准不同,价格详情请参见产品价格详情。当您不需要使用Notebook时,建议停止Notebook,避免产生不必要费用。 创建Notebook时,如果选择使用云硬盘

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  • 附录:指令微调训练常见问题

    out of memory 解决方法: 将yaml文件中per_device_train_batch_size调小,重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速工具或增加zero等级,可参考各个模型深度学习训练加速框架选择,如原使用Accelerator可替换为Deep

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  • 创建训练任务

    资源池:在“专属资源池”页签选择GPU规格专属资源池。 规格:选择所需GPU规格。 计算节点个数:选择需要节点个数。 SFS Turbo:增加挂载配置,选择SFS名称,云上挂载路径为“/home/ma-user/work”。 为了和Notebook调试时代码路径一致,保持相同启动命令,云上挂载路

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  • 上传数据和算法至SFS(首次使用时需要)

    ,镜像构建及调试与单机单卡相同。 上传镜像,参考单机单卡训练上传镜像章节操作。 准备数据 登录coco数据集下载官网地址:https://cocodataset.org/#download 下载coco2017数据集Train(18GB)、Val images(1GB)、Train/Val

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  • 上传算法至SFS

    timm==0.4.12 termcolor==1.1.0 yacs==0.1.8 准备run.sh文件中所需要obs文件路径。 准备imagenet数据集分享链接 勾选要分享imagenet21k_whole数据集文件夹,单击分享按钮,选择分享链接有效期,自定义提取码,例如123456,单击“复制链接”,记录该链接。

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  • 在DevServer上部署SD WebUI推理服务

    nstack管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 检查环境。 SSH登录机器后,检查NPU设备检查。运行如下命令,返回NPU设备信息。 npu-smi info 如出现错误,可能是机器上NPU设备没

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  • 在ModelArts Standard上运行GPU单机单卡训练作业

    ing”也请替换为自定义值。 选择左侧导航栏“总览”,单击页面右上角“登录指令”,在弹出页面中单击复制登录指令。 此处生成登录指令有效期为24小时,如果需要长期有效登录指令,请参见获取长期有效登录指令。获取了长期有效登录指令后,在有效期内临时登录指令仍然可以使用。

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  • 使用PyCharm手动连接Notebook

    此时可以进入debug模式,代码运行暂停在该行,且可以查看变量值。 图9 Debug模式 使用debug方式调试代码前提是本地代码和云端代码是完全一致,如果不一致可能会导致在本地打断点行和实际运行时该行代码并不一样,会出现意想不到错误。 因此在配置云上Python Interp

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  • 创建知识数据集

    在“平台租户鉴权”页面,选择“平台API Key”页签,单击“新增平台API Key”。 3.在“新增平台API Key”对话框中输入框设置API Key名称,用以区分API Key。 4.在弹出下载窗口中单击“立即下载”,将API Key下载到本地查看。 5.使用时,需在sk前加上Bearer ,如Bearer

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  • 邮件

    邮件 秉承了移动端邮箱一贯使用特点,精心为每位职场儿呈现更快更高效邮件收发体验。 接收新邮件时,5秒刷新200封,再也不用重复刷新等待! 移动端绑定邮箱 已绑定 企业邮箱 管理员为您开通账号同时为您绑定了企业邮箱。 单击“邮件”,输入企业邮箱密码后,就能在外收发企业邮件啦。

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  • 在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像

    DEFAULT_CONDA_ENV_NAME=/home/ma-user/anaconda3/envs/MindSpore 如果使用基础镜像不是ModelArts提供公共镜像,需要在Dockerfile文件中添加ModelArts指定用户和用户组,具体可参考Dockerfile文件(基础镜像为非ModelArts提供)。

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  • 使用SDK调测多机分布式训练作业

    到指定obs_path中; 将训练作业提交到ModelArts训练服务中,训练作业会使用当前Notebook镜像来执行训练作业; 训练任务得到输出上传到4指定obs_path中,日志上传到log_url指定位置中。 在这一步中需要注意一个问题: 如果用户在自己训练脚

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