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0”更换为“NVIDIA 515+CUDA 11.7”。 操作步骤 卸载原有版本的NVIDIA和CUDA。 查看使用apt包管理方式安装的nvidia软件包, 执行如下命令实现查看和卸载。 dpkg -l | grep nvidia dpkg -l | grep cuda sudo apt-get
升级为WebSocket:打开开关 图2 升级为WebSocket 单击“下一步”,确认配置后“提交”,完成在线服务的部署。返回在线服务列表页,查看服务状态变为“运行中”,表示服务部署成功。 WebSocket在线服务调用 WebSocket协议本身不提供额外的认证方式。不管自定义镜像里面是ws
vServer资源和Ascend Snt9B。推理需要单机单卡。 表1 环境要求 名称 版本 CANN cann_8.0.rc2 PyTorch pytorch_2.1.0 驱动 23.0.5 获取软件和镜像 表2 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6
70b.sh 和0_pl_pretrain_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。 表1 训练超参配置说明 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/
70b.sh 和0_pl_pretrain_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。 表1 训练超参配置说明 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/
推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B单机。 表1 环境要求 名称 版本 driver 23.0.6 PyTorch pytorch_2.1.0 获取软件和镜像 表2 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6.3
Gallery仓库内的地址,则填写相对路径。 同时,还需要在“模型文件”添加gallery_train文件夹,文件夹内容参考表2。 表2 gallery_train文件列表 文件类型 文件说明 “train_params.json” 必选文件,训练参数文件,定义了模型训练的必要参数,例如
lora_70b.sh和0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。 表1 训练超参配置说明 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/
lora_70b.sh和0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。 表1 训练超参配置说明 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/
manifest_info返回参数说明 参数 参数类型 描述 size Long 样本数量。 samples JSON Array 样本列表。样本属性请见表3。 表3 sample样本属性 参数 参数类型 描述 source String 被标注对象的URI,支持OBS、HTTPS、Cont
本步骤为可选操作。ModelArts Notebook云上云下,无缝协同,更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看开发环境介绍。 本案例中,如果用户有自定义开发的需要,比如查看和编辑代码、数据预处理、权重转换等操作,可通过Notebook环境进行,。并且Notebook环境具有一定的存储空间,可与OBS中的数据相互传递。
model_baseline_performance表示调优前模型执行时间,单位为ms。 model_performance_improvement表示调优后模型执行时间减少百分比。 model_result_performance表示调优后模型执行时间。 repo_summary中的信息表示调优过程中使用到的
Snt9B硬件,完成Qwen-VL推理。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B。 表1 环境要求 名称 版本 PyTorch pytorch_2.1.0 驱动 23.0.6 获取镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6
口获取(响应消息头中X-Subject-Token的值)。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 tags 是 Array of TmsTagForDelete objects 要删除的标签列表。 表4 TmsTagForDelete 参数 是否必选 参数类型 描述
在“声音分类”节点中,待训练状态由“运行中”变为“运行成功”,即完成模型的自动训练。 训练完成后,您可以单击声音分类节点上方的按钮,查看相关指标信息,如“准确率”、“评估结果”等。 表1 评估结果参数说明 参数 说明 recall:召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中,模型正确预测为该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。
Server算力资源和镜像版本配套关系章节查看已安装的软件。下面为常见的软件安装步骤,您可针对需要安装的软件查看对应的内容: 安装NVIDIA驱动 安装CUDA驱动 安装Docker 安装nvidia-fabricmanager 以下提供常见的配置场景,您可查看相关文档方便您快速配置: GP
是否使用的是缓存。 表8 WorkflowConditionExecution 参数 是否必选 参数类型 描述 result 否 String 执行结果。 metric_list 否 Array of WorkflowMetricPair objects 工作流度量信息列表。 表9 WorkflowMetricPair
开页面,表示当前用户具备SFS的操作权限。 验证ECS权限。 在左上角的服务列表中,选择ECS服务,进入ECS管理控制台。 在ECS管理控制台,单击右上角的“购买弹性云服务器”,如果能正常打开页面,表示当前用户具备ECS的操作权限。 验证VPC权限。 在左上角的服务列表中,选择VPC服务,进入VPC管理控制台。
oken接口获取(响应消息头中X-Subject-Token的值)。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 tags 是 Array of TmsTag objects TMS标签列表。 表4 TmsTag 参数 是否必选 参数类型 描述 key 是 String