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安全组,默认为空,当配置了vpc_id则此参数必填。安全组起着虚拟防火墙的作用,为服务实例提供安全的网络访问控制策略。安全组须包含至少一条入方向规则,对协议为TCP、源地址为0.0.0.0/0、端口为8080的请求放行。 subnet_network_id 否 String 子网的网络ID,
配置后重启推理服务生效。 Matmul_all_reduce融合算子 使用Matmul_all_reduce融合算子能提升全量推理性能,该算子对驱动和固件版本要求较高,默认不开启。如需开启,配置以下环境变量。 export USE_MM_ALL_REDUCE_OP=1 关闭Matmu
rl"。 表6 训练作业创建成功响应说明 参数 类型 描述 TrainingJob Object 训练对象,该对象包含job_id等属性,对训练作业的查询、更新、删除等操作时,可通过job_instance.job_id获取训练作业ID。 表7 调用训练接口失败响应参数 参数 类型
文字编辑图片 instruct-pix2pix 案例 AXYZdong Standard推理部署 上线二维码检测识别服务 林欣 使用ModelArts对8类常见生活垃圾进行分类 福州司马懿 使用ModelArts搭建"花卉种类识别"服务 福州司马懿
算法uuid,创建算法时无需填写。 name String 算法名称。限制为1-64位只含数字、字母、下划线和中划线的名称。 description String 对算法的描述,默认为“NULL”,字符串的长度限制为[0, 256]。 workspace_id String 指定算法所处的工作空间,默认值为“0”。“0”
添加Remote-SSH插件进行VSCode环境安装和Remote-SSH插件安装。 打开VSCode Terminal,执行如下命令在本地计算机生成密钥对,如果您已经有一个密钥对,则可以跳过此步骤: ssh-keygen -t rsa 将公钥添加到远程服务器的授权文件中,注意替换服务器IP以及容器的端口号:
job_name 是 String 训练作业名称。限制为1-64位只含数字、字母、下划线和中划线的名称。 job_desc 否 String 对训练作业的描述,默认为“NULL”,字符串的长度限制为[0, 256]。 config 是 Object 创建训练作业需要的参数。详情请参见表3。
dpo代表DPO训练。 finetuning_type full 用于指定微调策略类型,可选择值full、lora。 如果设置为full,则对整个模型进行微调。这意味着在微调过程中,除了输出层外,模型的所有参数都将被调整以适应新的任务。 lora_target all 采取lora策略方法的目标模块,默认为all
dpo代表DPO训练。 finetuning_type full 用于指定微调策略类型,可选择值full、lora。 如果设置为full,则对整个模型进行微调。这意味着在微调过程中,除了输出层外,模型的所有参数都将被调整以适应新的任务。 lora_target all 采取lora策略方法的目标模块,默认为all
必须开启此配置,否则精度会异常;其他模型不建议开启,因为性能会有损失。 如果需要增加模型量化功能,启动推理服务前,先参考推理模型量化章节对模型做量化处理。 启动服务与请求。此处提供vLLM服务API接口启动和OpenAI服务API接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考:https://docs
dpo代表DPO训练。 finetuning_type full 用于指定微调策略类型,可选择值full、lora。 如果设置为full,则对整个模型进行微调。这意味着在微调过程中,除了输出层外,模型的所有参数都将被调整以适应新的任务。 lora_target all 采取lora策略方法的目标模块,默认为all
通过PTA_TORCHAIR_DECODE_GEAR_LIST设置动态分档位后,在PTA模式下,会根据服务启动时的max_num_seqs参数对档位进行调整,使得最终的最大档位为max_num_seqs,因此,请根据使用场景合理设置动态分档以及max_num_seqs参数,避免档位过大导致图编译错误。
通过PTA_TORCHAIR_DECODE_GEAR_LIST设置动态分档位后,在PTA模式下,会根据服务启动时的max_num_seqs参数对档位进行调整,使得最终的最大档位为max_num_seqs,因此,请根据使用场景合理设置动态分档以及max_num_seqs参数,避免档位过大导致图编译错误。
基本信息的参数描述 参数名称 说明 “名称” Notebook的名称。只能包含数字、大小写字母、下划线和中划线,长度不能大于64位且不能为空。 “描述” 对Notebook的简要描述。 “自动停止” 默认开启,且默认值为“1小时”,表示该Notebook实例将在运行1小时之后自动停止,即1小时后停止规格资源计费。
数据中加载batch的数据,最终将各个进程的梯度进行平均作为最终梯度,由于样本量更大,因此计算出的梯度更加可靠,可以适当增大学习率。 以下对resnet18在cifar10数据集上的分类任务,给出了单机训练和分布式训练改造(DDP)的代码。直接执行代码为多节点分布式训练且支持CP
data): preprocessed_data = {} images = [] # 对输入数据进行迭代 for k, v in data.items(): for file_name, file_content
0版本与实验室版本权重无法对齐,会导致小模型精度问题。 export EAGLE_USE_SAFE_AI_LAB_STYLE=1 # eagle投机对基于 https://github.com/SafeAILab/EAGLE/ 版本实现 xport ENABLE_SPEC_METRIC=0
自定义资源规格配置,仅当specification配置为custom时返回。 envs Map<String,String> 运行模型需要的环境变量键值对。 specification String 资源规格,例如:modelarts.vm.cpu.2u/modelarts.vm.gpu.pnt004/modelarts
--force-fp16 使用http://{宿主机ip}:8183 可以访问前端页面,如下运行文生图。 图2 访问前端页面 根据上面checkpoint的箭头,对新的npu的checkpoint进行规划,如下图。 图3 规划checkpoint 在ckpt_name中选择要使用的权重文件,单击Queue
Face上的对应模型的文件格式要求。 模型权重文件夹下包括权重类文件、词表类文件和配置类文件。 可以使用transformers的from_pretrained方法对模型权重文件夹进行加载。 具体请参见Hugging Face官方文档Documentations。 当选择ChatGLM3-6B、GLM-4