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是否自动停止:如果配置自动停止,服务会按照配置的时间自动停止。如果需要常驻的服务,建议关掉该按钮。 描述:按照需要填写。 资源池:选择专属资源池。若之前未购买专属资源池,具体步骤请参考创建资源池。 资源规格要求: 硬盘空间:至少200GB。 昇腾资源规格:可以申请Ascend: 1* ascend-snt9b(32GB)或Ascend:
第一种,在ModelArts控制台的“总览”界面打开CodeLab,使用的是CPU或GPU资源,无法使用昇腾卡训练。 第二种,如果是AI Gallery社区的Notebook案例,使用的资源是ASCEND的,“Run in ModelArts”跳转到CodeLab,就可以使用昇腾卡进行训练。 也支持切换规格
--resume-download Qwen/Qwen-VL-Chat --revision <模型版本> --local-dir <模型下载路径> 方法三:使用专用多线程下载器 hfd:hfd 是本站开发的 huggingface 专用下载工具,基于成熟工具 git+aria2,可以做到稳定下载不断线。 方法四:使用Git
共资源池是ModelArts默认提供,不需另行创建或配置,您可以直接在AI开发过程中,直接选择公共资源池进行使用。 专属资源池 专属资源池提供独享的计算资源,可用于Notebook、训练作业、部署模型。无需排队等待,更加高效。在使用专属资源池之前,您需要先购买一个专属资源池,然后在AI开发过程中选择此专属资源池。
否 String 可选,部署服务时使用的资源池ID。对于rel-time和batch服务类型,为旧版专属资源池ID,配置此参数后,则使用集群的网络配置,vpc_id参数不生效,使用专属资源池部署服务时需确保集群状态正常,若要使用专属资源池,需配置cluster_id或pool_na
观察上一章Loss趋势,在首个Step有较小偏差,所以对第一个Step进行比对分析。此处使用Msprobe的整网Dump和比对分析功能。 首先安装社区Msprobe工具,命令如下: pip install mindstudio-probe 使能工具进行数据Dump分析。本实验可在train
ModelArts CommonOperations没有任何专属资源池的创建、更新、删除权限,只有使用权限。推荐给子用户配置此权限。 ModelArts CommonOperations 必选 如果需要给子用户开通专属资源池的创建、更新、删除权限,此处要勾选ModelArts FullAccess,请谨慎配置。
meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf --revision <模型版本> --local-dir <模型下载路径> 方法三:使用专用多线程下载器 hfd:hfd 是本站开发的 huggingface 专用下载工具,基于成熟工具 git+aria2,可以做到稳定下载不断线。 方法四:使用Git
libgoogle-glog-dev liblmdb-dev libatlas-base-dev librdmacm1 libcap2-bin libpq-dev mysql-common net-tools nginx openslide-tools openssh-client openssh-server
使用AWQ或SQ压缩后的模型新增版本时,权重校验失败 问题现象 使用AWQ或SQ压缩后的模型新增版本时,开启权重校验功能,权重校验失败。 原因分析 平台暂不支持压缩后的模型进行权重校验。 问题影响 压缩后的模型无法使用权重检验。 处理方法 模型压缩后,不建议进行权重校验。 父主题:
per-group。 Step1 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重;或者获取FP16/BF16的模型权重之后,通过autoAWQ工具进行量化。 方式一:从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models
量化方法:per-group Step1 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重;或者获取FP16/BF16的模型权重之后,通过autoAWQ工具进行量化。 方式一:从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models
挂载SFS Turbo盘 SFS Turbo SFS Turbo FullAccess 子用户对SFS目录的读写操作权限。专属池Notebook实例挂载SFS(公共池不支持),且挂载的SFS不是当前子用户创建的。 查看所有实例 ModelArts modelarts:notebook:listAllNotebooks
meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf --revision <模型版本> --local-dir <模型下载路径> 方法三:使用专用多线程下载器 hfd:hfd 是本站开发的 huggingface 专用下载工具,基于成熟工具 git+aria2,可以做到稳定下载不断线。 方法四:使用Git
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meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf --revision <模型版本> --local-dir <模型下载路径> 方法三:使用专用多线程下载器 hfd:hfd 是本站开发的 huggingface 专用下载工具,基于成熟工具 git+aria2,可以做到稳定下载不断线。 方法四:使用Git
per-group。 Step1 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重;或者获取FP16/BF16的模型权重之后,通过autoAWQ工具进行量化。 方式一:从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models
model quotas. - 异常 在边缘池(xxx)部署/更新服务失败,错误信息:xxx Failed to deploy/update model in node(%s), %s 请根据错误信息定位和处理问题。 正常 删除资源池(xxx)上服务实例。 Model in node(%s)
推理服务高阶配置(可选) 如需开启以下高阶配置,请在•创建推理脚本文件run_vllm.sh章节创建的推理脚本run_vllm.sh中增加需要开启的高阶配置。 词表切分 在分布式场景下,默认不使用词表切分能提升推理性能,同时也会增加单卡的显存占用。不建议开启词表并行,如确需使用词表切分,配置以下环境变量。
path}同时使用。 可在run_vllm.sh增加如下环境变量开启高阶配置: export DEFER_DECODE=1 # 是否使用推理与Token解码并行;默认值为1表示开启并行,取值为0表示关闭并行。开启该功能会略微增加首Token时间,但可以提升推理吞吐量。 export