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从0-1制作自定义镜像并创建模型 针对ModelArts目前不支持的AI引擎,您可以针对该引擎构建自定义镜像,并将镜像导入ModelArts,创建为模型。本文详细介绍如何使用自定义镜像完成模型的创建,并部署成在线服务。 操作流程如下: 本地构建镜像:在本地制作自定义镜像包,镜像包规范可参考创建AI应用的自定义镜像规范。
下载的包与对应基础镜像架构不匹配,如arm系统下载了x86的包,python2版本的pip下载了python3的包。具体基础镜像运行环境请参见推理基础镜像列表。 安装pip包有先后依赖关系。 处理方法 到pypi.org上查询依赖的待安装包是否存在,如果不存在则建议使用whl包进行安装(将待安装
数据行数小于window超参值时,日志中有报错信息:ERROR: data is shorter than windows 。 处理方法 增加预测数据行数大于训练作业window超参值。 重建训练作业,修改window超参值。 父主题: 服务预测
HCCL RANK_TABLE_FILE文件名为jobstart_hccl.json,获取方式可以通过预置的RANK_TABLE_FILE环境变量实现。 表1 RANK_TABLE_FILE环境变量说明 环境变量 说明 RANK_TABLE_FILE 该环境变量指示Ascend HCCL
需要对应的数据库名、表名以及用户名和密码。所导入表的schema(列名和类型)需要跟数据集相同。DWS的详细功能说明,请参考DWS用户指南。 图1 从DWS导入数据 集群名称:系统自动将当前账号下的DWS集群展现在列表中,您可以在下拉框中选择您所需的DWS集群。 数据库名称:根据
2HF并赋值TRUE。如果用户后续不需要自动转换,则在运行脚本中必须删除CONVERT_MG2HF变量。 对于Yi系列模型、ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型,还需要手动修改训练参数和tokenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建SFT全参微调训练任务
2HF并赋值TRUE。如果用户后续不需要自动转换,则在运行脚本中必须删除CONVERT_MG2HF变量。 对于Yi系列模型、ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型,还需要手动修改训练参数和tokenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建LoRA微调训练任务
_MG2HF变量。转换的Hugging Face格式权重会保存至OUTPUT_SAVE_DIR的目录中。 对于Yi系列模型、ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型,还需要手动修改训练参数和tokenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建SFT全参微调训练任务
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a debug configuration中选择Python File,其他语言操作类似。如下图所示: 步骤三:编辑launch.json,增加justMyCode": false配置,如下所示。 { "version": "0.2.0",
度。 数据增强: 数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型,通过对原数据集进行学习,训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型,通过对原域和目标域数据集进行学习,训练生成原域向目标域迁移的数据。
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 DEFER_MS=10 # 延迟解码时间,默认值为10,单位为ms。将Token
40727152329-0f2c29a CANN:cann_8.0.rc2 PyTorch:2.1.0 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个推理镜像,请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤,可根据默认选择,或进行自定义。创
2HF并赋值TRUE。如果用户后续不需要自动转换,则在运行脚本中必须删除CONVERT_MG2HF变量。 对于Yi系列模型、ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型,还需要手动修改训练参数和tokenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建SFT全参微调训练任务
2HF并赋值TRUE。如果用户后续不需要自动转换,则在运行脚本中必须删除CONVERT_MG2HF变量。 对于Yi系列模型、ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型,还需要手动修改训练参数和tokenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建LoRA微调训练任务
_MG2HF变量。转换的Hugging Face格式权重会保存至OUTPUT_SAVE_DIR的目录中。 对于Yi系列模型、ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型,还需要手动修改训练参数和tokenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建预训练任务
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_MG2HF变量。转换的Hugging Face格式权重会保存至OUTPUT_SAVE_DIR的目录中。 对于Yi系列模型、ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型,还需要手动修改训练参数和tokenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建LoRA微调训练任务
2409-aarch64-snt9b-20241112192643-c45ac6b CANN:cann_8.0.rc3 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个推理镜像,请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤,可根据默认选择,或进行自定义。创