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解决方法:在解析工具页面右侧,单击日志文件名右边的设置图标,在弹出的窗口中修改Loss Tag。将字符串loss加上单引号,改为'loss': ,如图1所示。 图1 修改Loss Tag 父主题: AIGC模型训练推理
lora_target all 采取lora策略方法的目标模块,默认为all dataset 指令监督微调/ppo:alpaca_en_demo rm/dpo:dpo_en_demo 多模态数据集(图像):mllm_demo,identity 【可选】注册在dataset_info.json
在Lite Cluster资源池上使用Snt9B完成推理任务 场景描述 本案例介绍如何在Snt9B环境中利用Deployment机制部署在线推理服务。首先创建一个Pod以承载服务,随后登录至该Pod容器内部署在线服务,并最终通过新开一个终端作为客户端来访问并测试该在线服务的功能。
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard,用户需要购买专属资源池,具体步骤请参考创建资源池。 资源规格要求: 计算规格:用户可参考表2。 硬盘空间:至少200GB。 昇腾资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示昇腾单卡
获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 check_running_task 否 Boolean 是否检测数据集中正在运行(包括初始化)的任务。
从OBS目录导入数据规范说明 导入数据集时,使用存储在OBS的数据时,数据的存储目录以及文件名称需满足ModelArts的规范要求。 当前只有“图像分类”、“物体检测”、“图像分割”、“文本分类”和“声音分类”标注类型支持按标注格式导入。 其中,“表格”类型的数据集,支持从OBS、
支持的rope scaling类型 本方案支持的rope scaling类型包括linear、dynamic和yarn,其中linear方法只支持传入一个固定的scaling factor值,暂不支持传入列表。
internvl/train/internvl_chat_finetune.py 引入优化代码包 from ascendcloud_multimodal.train.models.internvl2 import ascend_modeling_internvl 表3 优化代码添加 模型 使用方法
支持的rope scaling类型 本方案支持的rope scaling类型包括linear、dynamic和yarn,其中linear方法只支持传入一个固定的scaling factor值,暂不支持传入列表。
以图片的左上角为坐标原点[0, 0],每个坐标点的表示方法为[x, y],x表示横坐标,y表示纵坐标(x和y均>=0)。
以图片的左上角为坐标原点[0, 0],每个坐标点的表示方法为[x, y],x表示横坐标,y表示纵坐标(x和y均>=0)。
常见问题 模型转换失败怎么办? 常见的模型转换失败原因可以通过查询转换失败错误码来确认具体导失败的原因,Stable Diffusion新推出的模型在转换中可能会遇到算子不支持的问题,可以到华为云管理页面上提交工单来寻求帮助。 图片大Shape性能劣化严重怎么办? 在昇腾设备上,可能由于
Standard开发环境 软件开发的历史,就是一部降低开发者成本,提升开发体验的历史。在AI开发阶段,ModelArts也致力于提升AI开发体验,降低开发门槛。ModelArts Standard开发环境,以云原生的资源使用和开发工具链的集成,目标为不同类型AI开发、探索、教学用户
在推理生产环境中部署推理服务 本章节介绍如何在ModelArts的推理生产环境(ModelArts控制台的在线服务功能)中部署推理服务。 Step1 准备模型文件和权重文件 在OBS桶中,创建文件夹,准备模型权重文件、推理启动脚本run_vllm.sh及SSL证书。此处以chatglm3
在推理生产环境中部署推理服务 本章节介绍如何在ModelArts的推理生产环境(ModelArts控制台的在线服务功能)中部署推理服务。 Step1 准备模型文件和权重文件 在OBS桶中,创建文件夹,准备模型权重文件、推理启动脚本run_vllm.sh及SSL证书。此处以chatglm3
准备镜像环境 准备训练模型适用的容器镜像,包括获取镜像地址,了解镜像中包含的各类固件版本,配置物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的训练和推理的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 基础镜像 swr.cn-southwest
获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 status 否 Integer 数据集版本状态。
获取方法请参见获取项目ID和名称。 service_id 是 String 服务ID。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。
service-step-demo", desc="this is a demo workflow", steps=[service_step] ) 服务部署输出推理地址 服务部署节点支持输出推理地址,通过get_output_variable("access_address")方法获取输出值
解决方法:在解析工具页面右侧,单击日志文件名右边的设置图标,在弹出的窗口中修改Loss Tag。将字符串loss加上单引号,改为'loss': ,如图1所示。 图1 修改Loss Tag 父主题: AIGC模型训练推理