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nci5。 -v ${dir}:${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大文件系统,dir为宿主机中文件目录,${container_work_dir}为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂载到/
DockerFile构建镜像(可选) 本章节主要介绍通过DockerFile文件构建训练镜像,将训练过程中依赖包封装使用,过程中需要连接互联网git clone,请确保环境可以访问公网,详解操作如下: 进入代码包Dockerfile文件同级目录: cd /home/ma-user
上传文件至JupyterLab 上传本地文件至JupyterLab 克隆GitHub开源仓库文件到JupyterLab 上传OBS文件到JupyterLab 上传远端文件至JupyterLab 父主题: 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
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"system": "系统提示词(选填)", "tools": "工具描述(选填)" } ] 上传数据到指定目录 将下载的原始数据存放在/mnt/sfs_turbo/training_data目录下。具体步骤如下: 进入到/mnt/sfs_turbo/目录下。
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升级Lite Cluster资源池驱动 场景介绍 当专属资源池中的节点含有GPU/Ascend资源时,用户基于自己的业务,可能会有自定义GPU/Ascend驱动的需求,ModelArts面向此类客户提供了自助升级专属资源池GPU/Ascend驱动的能力。 驱动升级有两种升级方式:安全升级、强制升级。
A系列裸金属服务器已经安装了IB驱动。(网卡设备名称可以使用ibstatus或者ibstat获取。华为云Ant8裸金属服务器使用Ubuntu20.04操作系统默认已经安装IB驱动。) 操作步骤 方法1:使用mlx硬件计数器,估算ROCE网卡收发流量 统计300s内流量,统计脚本如下: x=$(cat
以及需要部署的资源依赖,减小推理过程中的计算量,降低增量推理时延,提升吞吐。 FASP (Fast and Accurate Structured Pruning) 一种针对LLM进行结构化剪枝的算法,可以减少大模型对于内存和计算资源的需求,提升推理速度,同时其具备比较高的剪枝速
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-v ${work_dir}:${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,目录下可存放项目所需代码、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
订阅使用 查找和收藏资产 订阅免费算法 订阅免费模型 下载数据 使用Notebook代码样例 使用镜像 使用AI案例 订阅Workflow 父主题: AI Gallery(旧版)
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参加活动 报名实践活动(实践) 发布技术文章(AI说) 父主题: AI Gallery(旧版)
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ECS服务器挂载SFS Turbo存储 本小节介绍如何在ECS服务器挂载SFS Turbo存储,挂载完成后可在后续步骤中,将训练所需的数据通过ECS上传至SFS Turbo。 前提条件 已创建SFS Turbo,如果未创建,请参考创建文件系统。 数据及算法已经上传至OBS,如果未
ci7。 ${work_dir}:${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_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。
preferred Armor, Weapon, and Strength", "max_tokens": 200, "temperature": 0, "guided_json": "{\"title\": \"Character\", \"type\": \"object\"
SD1.5&SDXL Diffusers框架基于Lite Server适配PyTorch NPU训练指导(6.3.908) 训练场景和方案介绍 准备镜像环境 Finetune训练 LoRA训练 Controlnet训练 父主题: 文生图模型训练推理