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Server资源,并确保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 购买Lite Server资源时如果无可选资源规格,需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防
Server资源,并确保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。
--output_name output \ --code_type utf-8 参数解释如表1所示。 当转换为sharegpt格式时,prefix和input会拼接成一段文字,作为human字段,提出问题,而output字段会作为gpt字段,做出回答。 表1 数据集转换为sharegpt格式阶段(可选)
已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 购买Server资源时如果无可选资源规格,需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防
PyTorch版本:2.1.0 确保容器可以访问公网。 文档更新内容 6.3.911版本相对于6.3.910版本新增如下内容: 文档中新增在数据预处理时,支持LLama-Factory格式的模板: 支持Alpaca格式的数据,DATA_TYPE 环境变量需设置为 AlpacaStyleInstructionHandler
三个数字为深度(深度可以没有,默认为3),如[100,200,3]和[100,200]均合法。 说明:只有当样本的标签列表包含物体检测标签时,此字段必选。 响应参数 状态码: 200 表7 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 操作失败的错误码。
rc3,驱动版本是23.0.6。 确保集群可以访问公网。 文档更新内容 6.3.911版本相对于6.3.910版本新增如下内容: 文档中新增在数据预处理时,支持LLama-Factory格式的模板: 支持Alpaca格式的数据,DATA_TYPE 环境变量需设置为 AlpacaStyleInstructionHandler
推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite k8s Cluster上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9
Server资源,并确保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 购买Lite Server资源时如果无可选资源规格,需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防
Server资源,并确保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 购买Server资源时如果无可选资源规格,需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防
download {repo_id} {文件名} 如下所示,表示下载文件“config.json”到服务器的缓存目录“/test”下,当回显“100%”时表示下载完成。 gallery-cli download ur5468675/test_cli_model1 config.json Download
训练速度突然下降以及执行nvidia-smi卡顿如何解决? 问题现象 在高性能8卡GPU的裸金属上的训练任务突然变慢,以前1个epoch约2小时执行完成,最近1个epoch需要2天才能执行完成,并且执行“nvidia-smi”也明显变很卡顿。 原因分析 根据现象描述可能出现了nvidia-smi
model 是 无 Str 通过OpenAI服务API接口启动服务时,推理请求必须填写此参数。取值必须和启动推理服务时的model ${container_model_path}参数保持一致。 通过vLLM服务API接口启动服务时,推理请求不涉及此参数。 prompt 是 - Str 请求输入的问题。
zip #在xxx.zip压缩包所在路径直接解压 解压命令的更多使用说明可以在主流搜索引擎中查找Linux解压命令操作。 多个文件同时上传时,JupyterLab窗口最下面会显示上传文件总数和已上传文件数。 上传文件入口 方式一:使用JupyterLab打开一个运行中的Notebook环境。
> 订阅模型”页面。 图1 前往控制台 在“订阅模型”列表,单击“版本数量”,在右侧展开版本列表,当订阅模型的版本列表的状态显示为“就绪”时表示模型可以使用。 步骤三:使用订阅模型部署在线服务 模型订阅成功后,可将此模型部署为在线服务 在展开的版本列表中,单击“部署 > 在线服务”跳转至部署页面。
Server资源开通,购买Server资源,并确保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。
集群版本:v1.23|v1.25|v1.28(推荐) 集群规模:50|200|1000|2000 集群网络模式:容器隧道网络|VPC 分布式训练时仅支持容器隧道网络 集群转发模式:iptables|ipvs gpu-beta gpu-driver rdma-sriov-dev-plugin
er/ws 宿主机代码和数据目录 #例如: chmod -R 777 /home/ma-user/ws 通过容器名称进入容器中。启动容器时默认用户为ma-user用户。 docker exec -it ${container_name} bash 使用ma-user用户安装依赖包。
er/ws 宿主机代码和数据目录 #例如: chmod -R 777 /home/ma-user/ws 通过容器名称进入容器中。启动容器时默认用户为ma-user用户。 docker exec -it ${container_name} bash 使用ma-user用户安装依赖包。
er/ws 宿主机代码和数据目录 #例如: chmod -R 777 /home/ma-user/ws 通过容器名称进入容器中。启动容器时默认用户为ma-user用户。 docker exec -it ${container_name} bash 使用ma-user用户安装依赖包。