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支持1个VPC下多个子网的打通,若VPC下有多个子网,会显示“+”,您可单击“+”即可添加子网(上限10个)。 若需要使用打通VPC的方式实现专属资源池访问公网,由于要访问的公网地址不确定,一般是建议用户在VPC中创建SNAT。此场景下,在打通VPC后,专属资源池中作业访问公网地
每个账号每个IAM项目都会分配1个默认工作空间,默认工作空间的访问控制为PUBLIC。 通过工作空间的访问控制能力,可限制仅允许部分人访问对应的工作空间。通过此功能可实现类似如下场景: 教育场景:老师可给每个学生分配1个INTERNAL的工作空间并且限制该工作空间被指定学生访问,这样可使得学生可独立完成在ModelArts上的实验。
购买共享存储硬盘资源(多机训练场景) 用户若购买开通多个节点机器资源,并使用多机进行分布式训练时,则需要用户购买可挂载的存储硬盘资源,以实现多机共同访问同一存储硬盘资源。ModelArts Lite DevServer 支持配置的存储方案请参考配置Lite Server存储。其
multimodal_algorithm/OpenSoraPlan1.0/ 目录下的所有文件,将该目录上传到宿主机上。 Step3 构建镜像 基于官方提供的基础镜像构建自定义镜像Open-Sora-Plan1.0:1.0。参考如下命令编写Dockerfile文件。镜像地址{image_url}请参见表2。 FROM
选择不同的AI引擎 文件创建完成后,系统默认进入“JupyterLab”编码页面。 图2 进入编码页面 调用mox.file 输入如下代码,实现如下几个简单的功能。 引入MoXing Framework。 在已有的“modelarts-test08/moxing”目录下,创建一个“test01”文件夹。
创建OBS桶 ModelArts使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)存储输入输出数据、运行代码和模型文件,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此,在使用ModelArts之前通常先创建一个OBS桶,然后在OBS桶中创建文件夹用于存放数据。 本文档
matmul、swiglu、rope等算子性能提升,支持vllm推理场景 支持random随机数算子,优化FFN算子,满足AIGC等场景 支持自定义交叉熵融合算子,满足BMTrain框架训练性能要求 优化PageAttention算子,满足vllm投机推理场景 支持CopyBlocks算子,满足vllm框架beam
matmul、swiglu、rope等算子性能提升,支持vllm推理场景 支持random随机数算子,优化FFN算子,满足AIGC等场景 支持自定义交叉熵融合算子,满足BMTrain框架训练性能要求 优化PageAttention算子,满足vllm投机推理场景 支持CopyBlocks算子,满足vllm框架beam
使用模型需要的数据集格式。 model_description_url String 模型描述链接。 parameter String 模型的运行参数。当为自定义镜像训练作业的时候,此参数为容器环境变量。该样例请参考请求示例。 create_time Long 模型的创建时间。 engine_id Long
目录下生成alpaca_text_document.bin和alpaca_text_document.idx文件。 图1 处理后的数据 自定义数据 如果是用户自己准备的数据集,可以使用Ascendspeed代码仓中的转换工具将json格式数据集转换为训练中使用的.idx + .bin格式。
model_id String 模型id。 model_source String 模型来源。auto:自动学习;algos:预置算法;custom:自定义。 install_type Array of strings 模型支持的部署类型列表。 model_size Integer 模型大小,单位为字节数。
目录下生成alpaca_text_document.bin和alpaca_text_document.idx文件。 图1 处理后的数据 自定义数据 如果是用户自己准备的数据集,可以使用Ascendspeed代码仓中的转换工具将json格式数据集转换为训练中使用的.idx + .bin格式。
目录下生成alpaca_text_document.bin和alpaca_text_document.idx文件。 图1 处理后的数据 自定义数据 如果是用户自己准备的数据集,可以使用Ascendspeed代码仓中的转换工具将json格式数据集转换为训练中使用的.idx + .bin格式。
4量化默认为FP16精度。${HOME} 目录需要根据读者实际数据集及模型路径匹配,适配的数据集是ADGEN数据集,如果需要读者也可以使用自定义的数据集训练,具体请参考使用自己数据集。另外通过指定local_rank为-1为单卡模式,多卡模式下无需指定,会默认启动DistributedDataParallel(DDP)
设备上和各种场景上,并且还为个人开发者、企业和设备生产厂商提供了一整套安全可靠的一站式部署方式。 图1 部署模型的流程 在线推理服务,可以实现高并发,低延时,弹性伸缩,并且支持多模型灰度发布、A/B测试。 支持各种部署场景,既能部署为云端的在线推理服务和批量推理任务,也能部署到端,边等各种设备。
开源模型,建议直接使用ModelArts提供的模型运行指导,其余场景再考虑使用本指导自行迁移和调优。 迁移流程 模型迁移主要指将开源社区中实现过的模型或客户自研模型迁移到昇腾AI处理器上,需要保证模型已经在CPU/GPU上运行成功。迁移到昇腾AI处理器的主要流程如下图所示。 图1
购买共享存储硬盘资源(多机训练场景) 用户若购买开通多个节点机器资源,并使用多机进行分布式训练时,则需要用户购买可挂载的存储硬盘资源,以实现多机共同访问同一存储硬盘资源。ModelArts Lite DevServer 支持配置的存储方案请参考配置Lite Server存储。其
购买共享存储硬盘资源(多机训练场景) 用户若购买开通多个节点机器资源,并使用多机进行分布式训练时,则需要用户购买可挂载的存储硬盘资源,以实现多机共同访问同一存储硬盘资源。ModelArts Lite DevServer 支持配置的存储方案请参考配置Lite Server存储。其
创建”,开始创建AI应用。 设置创建AI应用的相应参数。此处仅介绍关键参数,设置AI应用的详细参数解释请参见从OBS中选择元模型。 根据需要自定义应用的名称和版本。 模型来源选择“从对象存储服务(OBS)中选择”,元模型选择转换后模型的存储路径,AI引擎选择“Custom”,引擎包选择准备镜像中上传的推理镜像。
使用缩容功能时,可以减少资源池已有规格的节点数量。 缩容操作可能影响到正在运行的业务,建议用户在业务空窗期进行缩容,或进入资源池详情页面,在指定空闲的节点上进行删除来实现缩容。 约束限制 只支持对状态为“运行中”的专属资源池进行扩缩容。 专属资源池不能缩容到0。 扩缩容专属资源池 资源池扩缩容有以下类型,分别为: