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|──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools # 推理工具 代码上传至OBS 将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip在本地解压缩后,将llm_train文件上传至OBS中。
在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放数据,例如在桶standard-qwenvl-7b中创建文件夹training_data。 利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构: obs://standard-qwenvl-7b └── training_data
在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放数据,例如在桶standard-qwenvl-7b中创建文件夹training_data。 利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构: obs://standard-qwenvl-7b └── training_data
审计与日志 审计 云审计服务(Cloud Trace Service,CTS),是华为云安全解决方案中专业的日志审计服务,提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能,可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。 用户开通云审计服务并创建和配置追踪任务后,C
model:/home/mind/model custom_engine:v1 该指令无法完全模拟线上,主要是由于-v挂载进去的目录是root权限。在线上,模型文件从OBS下载到/home/mind/model目录之后,文件owner将统一修改为ma-user。 在本地机器上启动另一个终端
本教程需要使用到的AscendCloud-3rdLLM-xxx.zip软件包中的关键文件介绍如下。 ├──llm_tools #推理工具包 ├──llm_evaluation #推理评测代码包 ├──benchmark_eval # 精度评测
表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具(Deepspeed) 规格与节点数 llama2 llama2 7B lora 4096/8192 gradient_accumulation_steps:
ebook实例。 训练作业:训练作业运行时会收取费用,使用完请及时停止训练作业。同时,也需清理存储到OBS中的数据。 模型部署:模型部署为在线服务、边缘服务时,会收取费用,使用完请及时停止服务。同时,也需清理存储到OBS中的数据。 专属资源池:在使用ModelArts进行AI全流
息进行升级。 约束限制 服务升级关系着业务实现,不当的升级操作会导致升级期间业务中断的情况,请谨慎操作。 ModelArts支持部分场景下在线服务进行无损滚动升级。按要求进行升级前准备,做好验证,即可实现业务不中断的无损升级。 表1 支持无损滚动升级的场景 创建模型的元模型来源 服务使用的是公共资源池
Diffusion WebUI如何适配。 AI推理应用运行在昇腾设备上一般有两种方式: 方式1:通过Ascend PyTorch,后端执行推理,又称在线推理。 方式2:通过模型静态转换后,执行推理,又称离线推理。 通常为了获取更好的推理性能,推荐使用方式2的离线推理。下文将以Diffusers
rk目录下,该目录下的内容在实例停止后会被保留。可以自定义磁盘空间,如果需要存储数据集、模型等大型文件,建议申请规格300GB+。存储支持在线按需扩容。 图2 自定义存储配置 使用Notebook将OBS数据导入云硬盘EVS 打开已创建的Notebook实例,选择Notebook的python-3
d的对应配置。 图9 使用当前DashBoard的配置 创建Dashboards查看指标 打开“DashBoards”,单击“New”,选择“New Dashboards”。 在New Dashboards界面,单击“Add a new panel”。 在New dashboard
bucket/XXX.txt”。用户无法直接使用open方法打开OBS文件,上面描述的打开本地文件的代码将会报错。 OBS提供了很多方式和工具给用户使用,如SDK、API、console、OBS Browser等,ModelArts mox.file提供了一套更为方便地访问OBS
|──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools # 推理工具 代码上传至SFS Turbo 将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip直接上传至ECS服务器中的SFS
|──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools # 推理工具 代码上传至SFS Turbo 将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip直接上传至ECS服务器中的SFS
|──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools # 推理工具 代码上传至SFS Turbo 将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip直接上传至ECS服务器中的SFS
|──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools # 推理工具 代码上传至SFS Turbo 将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip直接上传至ECS服务器中的SFS
|──ascendcloud_patch/ # patch补丁包 |──benchmark/ #工具包,存放数据集及基线数据 |──trainer.py # 训练启动脚本
String 服务ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 update_time 否 Number 待过滤的更新时间,查询在线服务更新日志可使用,可准确过滤出某次更新任务;默认不过滤。 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token
import_origin 否 String 数据来源。可选值如下: obs:OBS桶(默认值) dws:GaussDB(DWS)服务 dli:DLI服务 rds:RDS服务 mrs:MRS服务 inference:推理服务 import_path 是 String 导入的OBS路径或manifest路径。