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进入Terminal界面 例如,通过Terminal在“TensorFlow-1.8”的环境中使用pip安装Shapely。 在代码输入栏输入以下命令,获取当前环境的kernel,并激活需要安装依赖的python环境。 cat /home/ma-user/README source /ho
训练作业:用户在运行训练作业时,可以查看多个计算节点的CPU、GPU、NPU资源使用情况。具体请参见训练资源监控章节。 在线服务:用户将模型部署为在线服务后,可以通过监控功能查看CPU、内存、GPU等资源使用统计信息和模型调用次数统计,具体参见查看服务详情章节。 父主题: ModelArts
# 构建镜像 └── qwen-vl_install.sh # 安装模型运行环境 └── qwen-vl.patch # 使用git apply修改模型相关代码
# 构建镜像 └── qwen-vl_install.sh # 安装模型运行环境 └── qwen-vl.patch # 使用git apply修改模型相关代码
Integer 资源规格的弹性资源量。物理池中该值和count必须一致。 extendParams 否 extendParams object 自定义配置参数。 表9 extendParams 参数 是否必选 参数类型 描述 dockerBaseSize 否 String 指定资源池节点的容器引擎空间大小。
order="desc") print(model_object_list) 参数说明 查询模型列表,返回list,list大小等于当前用户所有已经部署的模型个数, list中每个元素都是Model对象,对象属性和查询模型详情相同。查询模型列表返回说明: model_list = [model_instance1
用户AK-SK认证模式 本模式支持OBS管理、训练管理、模型管理、服务管理模块的鉴权。 示例代码 1 2 from modelarts.session import Session session = Session(access_key='***',secret_key='***'
当训练作业使用完成或不再需要时,调用删除训练作业接口删除训练作业。 前提条件 已获取IAM的EndPoint和ModelArts的EndPoint。 确认服务的部署区域,获取项目ID和名称、获取账号名和ID和获取用户名和用户ID。 已准备好PyTorch框架的训练代码,例如将启动文件“test-pytorch
在ModelArts中导入模型时,支持用户自己选择HTTP和HTTPS两种传输协议,为保证数据传输的安全性,推荐用户使用更加安全的HTTPS协议。 数据完整性检查 推理部署功能模块涉及到的用户模型文件和发布到AIGallery的资产在上传过程中,有可能会因为网络劫持、数据缓存等原因,存在数据不一致的问题。Mo
化。 量化的一般步骤是:1、对浮点类型的权重镜像量化并保存量化完的权重;2、使用量化完的权重进行推理部署。 什么是W4A16量化 W4A16量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数(约75%)。大幅降低小batch下的增量推理时延。 约束限制 支持AWQ W4A16、 per
JOBSTAT_SUBMIT_MODEL_FAILED,提交模型失败。 17 JOBSTAT_DEPLOY_SERVICE_FAILED,部署服务失败。 18 JOBSTAT_CHECK_INIT,审核作业初始化。 19 JOBSTAT_CHECK_RUNNING,审核作业正在运行中。
准备预测分析数据 使用ModelArts自动学习构建预测分析模型时,您需要将数据上传至对象存储服务(OBS)中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域,例如OBS桶区域为“北京四”时,必须保证ModelArts管理控制台区域也在“北京四”区域,否则会导致无法获取到相关数据。 数据集要求
执行以下命令,下载代码。 git clone https://github.com/facebookresearch/DiT.git cd Dit 执行以下命令,安装依赖项。 pip install diffusers==0.28.0 accelerate==0.30.1 timm==0.9.16 准备数据集。
atch_size,优化代码,合理聚合、复制数据。 请注意,数据文件大小不等于内存占用大小,需仔细评估内存使用情况。 退出码139 请排查安装包的版本,可能存在包冲突的问题。 排查办法 根据错误信息判断,报错原因来源于用户代码。 您可以通过以下两种方式排查: 线上环境调试代码(仅适用于非分布式代码)
1基于DevSever适配PyTorch NPU Finetune&Lora训练指导(6.3.911) Hunyuan-DiT基于Lite Server部署适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909) SD3.5基于Lite Server适配PyTorch NPU的推理指导(6.3.912)
ma2系列和Qwen2系列模型。 步骤一:安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/spec_decode/EAGLE目录下。 在目录下执行如下命令,即可安装Eagle。 bash build.sh
ma2系列和Qwen2系列模型。 步骤一:安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/spec_decode/EAGLE目录下。 在目录下执行如下命令,即可安装Eagle。 bash build.sh
ma2系列和Qwen2系列模型。 步骤一:安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/spec_decode/EAGLE目录下。 在目录下执行如下命令,即可安装Eagle。 bash build.sh
设置某一作业类型后,即可在此专属资源池中下发此种类型的作业,没有设置的作业类型不能下发。 为了支持不同的作业类型,后台需要在专属资源池上进行不同的初始化操作,例如安装插件、设置网络环境等。其中部分操作需要占据资源池的资源,导致用户实际可用资源减少。因此建议用户按需设置,避免不必要的资源浪费。 约束限制 专属资源池状态处于“运行中”。
“/home/ma-user/work”目录以及动态挂载在“/data”下的目录下的数据会保存,其余目录下内容会被清理。例如:用户在开发环境中的其他目录下安装的外部依赖包等,在Notebook停止后会被清理。您可以通过保存镜像的方式保留开发环境设置,具体操作请参考保存Notebook实例。 No