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gz 解压后的数据集结果如图所示。 图5 解压后的数据集文件 Step8 下载权重文件 建议手动下载所需的权重文件,在/home/ma-user/Open-Sora-Plan1.0/目录下进行操作。 创建文件夹存放不同的权重文件。 mkdir weights mkdir weights_t5
txt”的文件,并且在文件中指定此whl包的包名。依赖包必须为“.whl”格式的文件。 例如,“代码目录”对应的OBS路径下,包含模型文件、whl包,同时还存在“pip-requirements.txt”文件。“代码目录”的结构如下所示: |---模型启动文件所在OBS文件夹
可以在OBS桶中创建一个父级目录,目录下面设置不同的文件夹,将多个数据集分别导出到这些文件夹里面,最后用父目录创数据集即可。 登录ModelArts管理控制台,选择“数据管理>数据集”进入数据集概览页,单击右上角“导出”,将对应的数据集到导出至OBS父级目录下的子文件夹中。 父主题: Standard数据管理
reboot 第一条命令为安装Linux内核头文件和内核镜像,其中版本为5.4.0-144-generic。 第二条命令为重新生成GRUB引导程序的配置文件,用于在启动计算机时加载操作系统, 命令将使用新安装的内核镜像更新GRUB的配置文件,以便在下次启动时加载新的内核。 父主题: Lite
原因分析 根据报错日志分析,模型目录下存在多余文件“/home/mind/model/v0432/cdn_short.pt”。 处理方法 在模型目录中删除“/home/mind/model/v0432/cdn_short.pt”文件,重新导入模型后进行部署在线服务即可正常预测。 父主题:
出现该问题的可能原因如下: OBS相关错误。 OBS文件不存在。The specified key does not exist。 用户OBS权限不足。 OBS限流。 OBS其他问题。 磁盘空间不足。 处理方法 如果是OBS相关错误。 OBS文件不存在。The specified key does
型下载到本地,但训练作业输出的模型是存放在对象存储服务(OBS)里面的,您可以通过OBS的API或SDK下载存储在OBS中的文件,具体请参见从OBS下载文件。 父主题: API/SDK
挂载功能,需要新建一个OBS挂载专属目录如“/obs-mount/”,避免选择存量目录覆盖已有文件。OBS挂载仅开放对挂载目录文件新增、查看、修改功能,如果需要删除文件请到OBS并行文件系统中手动删除。 健康检查接口示例如下。 URI GET /health 请求示例curl -X
llama2系列模型执行脚本的文件夹 |──llama3 # llama3系列模型执行脚本的文件夹 |──qwen # Qwen系列模型执行脚本的文件夹
数据管理 数据集存储在OBS中。 数据集的标注信息存储在OBS中。 支持从OBS中导入数据。 开发环境 Notebook实例中的数据或代码文件存储在OBS中。 训练模型 训练作业使用的数据集存储在OBS中。 训练作业的运行脚本存储在OBS中。 训练作业输出的模型存储在指定的OBS中。
查看Standard专属资源池详情 资源池详情页介绍 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏中选择“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”,进入“资源池”列表。 单击表头的标记,ModelArts支持根据资源池类型、状态筛选资源池。在列表右上角选择“名称”/“资源I
为PretrainedFromHF。 --tokenizer-name-or-path:tokenizer的存放路径,与HF权重存放在一个文件夹下。 --seq-length:要处理的最大seq length。 --workers:设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。
启动前配置。有两种方式修改配置文件: 方式一:可以参考解压出来的default_config.yaml或者deepspeed_default_config.yaml文件,再通过在启动脚本命令中增加--config_file=xxx.yaml参数来指定其为配置文件。 方式二:通过命令accelerate
pull ubuntu:18.04 新建文件夹“self-define-images”,在该文件夹下编写自定义镜像的“Dockerfile”文件和应用服务代码“test_app.py”。本样例代码中,应用服务代码采用了flask框架。 文件结构如下所示 self-define-images/
挂载OBS并行文件系统:在Notebook实例详情页面,选择“存储配置”页签,单击“添加数据存储”,设置挂载参数。 设置本地挂载目录,在“/data/”目录下输入一个文件夹名称,例如:demo。挂载时,后台自动会在Notebook容器“的/data/”目录下创建该文件夹,用来挂载OBS文件系统。
AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用AWQ量化工具实现推理量化,量化方法为per-group。 Step1 模型量化 可以在Huggi
llama2系列模型执行脚本的文件夹 |──llama3 # llama3系列模型执行脚本的文件夹 |──qwen # Qwen系列模型执行脚本的文件夹
pull ubuntu:18.04 新建文件夹“self-define-images”,在该文件夹下编写自定义镜像的“Dockerfile”文件和应用服务代码“test_app.py”。本样例代码中,应用服务代码采用了flask框架。 文件结构如下所示 self-define-images/
自定义镜像导入模型部署上线调用API报错 部署上线调用API报错,排查项如下: 确认配置文件模型的接口定义中有没有POST方法。 确认配置文件里url是否有定义路径。例如:“/predictions/poetry”(默认为“/”)。 确认API调用中body体中的调用路径是否拼接
部署在线服务时,自定义预测脚本python依赖包出现冲突,导致运行出错 导入模型时,需同时将对应的推理代码及配置文件放置在模型文件夹下。使用Python编码过程中,推荐采用相对导入方式(Python import)导入自定义包。 如果ModelArts推理框架代码内部存在同名包,