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工单联系华为工程师开启节点绑定。 驱动升级操作 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“弹性集群Cluster”页面。 在资源池列表中,选择需要进行驱动升级的资源池“ > 驱动升级”。 在“驱动升级”弹窗中,会显示
要涉及以下三项。 统一存储:output_storage对象的default值,需填写一个已存在的OBS路径,路径格式为:/OBS桶名称/文件夹路径/。 数据集对象:使用准备数据集章节下载的数据集即可,填写相应的数据集名称以及版本号。 训练资源规格:配置计算资源。由于举例的算法只
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。
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。
多个,如 128 2048 128 2048,数量需和--prompt-tokens的数量对应。 --benchmark-csv:结果保存文件,如benchmark_parallel.csv。 --served-model-name: 选择性添加,在接口中使用的模型名;如果没有配置,则默认为tokenizer。
目录下无影响容器启动的文件,否则文件会被替换,导致容器启动异常,工作负载创建失败。 storage_type 否 String 挂载类型sfs_turbo极速文件系统挂载。 source_address 否 String 挂载源路径,挂载为极速文件时为sfs turbo id。 表10
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。
如何查看PyCharm ToolKit的错误日志 PyCharm ToolKit的错误日志记录在PyCharm的“idea.log”中,以Windows为例,该文件的路径在“C:\Users\xxx\.IdeaIC2019.2\system\log\idea.log”。 在日志中搜索“modelarts”,可以查看所有和PyCharm
1、在容器中使用ma-user用户运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 bash build.sh 2、运行“examples/quantize.py”文件进行模型量化,量化时间和模型大小有关,预计30分钟~3小时。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0 #设置使用NPU单卡执行模型量化
对于开放代码的算法,您也可以在详情页面预览或者下载对应代码。 在“代码”页签,单击右侧的“下载”将完整代码下载到本地,您也可以单击下方列表中的文件名称进行预览。 目前如下后缀结尾的文件类型支持代码预览:txt、py、h、xml、html、c、properties、yml、cmake、sh、css、js、
eption(resp, 'file or directory or bucket not found.')”。 原因:Moxing在进行文件复制时,未找到train_data_obs目录。 处理建议:修改train_data_obs目录为正确地址,重新启动训练作业。 另外在Mo
解决? GP Vnt1裸金属服务器用PyTorch报错CUDA initialization:CUDA unknown error 使用SFS盘出现报错rpc_check_timeout:939 callbacks suppressed 华为云CCE集群纳管GPU裸金属服务器由于
推理服务测试 推理服务在线测试支持文件、图片、json三种格式。通过部署为在线服务Predictor可以完成在线推理预测。 示例代码 在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 场景:部署在线服务Predictor的推理预测
AOE性能自动优化在模型转换阶段进行配置(即执行converter_lite命令时),通过--configFile参数指定配置文件aoe_config.ini,配置文件通过aoe_mode参数指定调优模式。可选值有: “subgraph tuning”:子图调优。 “operator tuning”:算子调优。
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。
模型包里面必须包含“model”文件夹,“model”文件夹下面放置模型文件,模型配置文件,模型推理代码文件。 模型文件:在不同模型包结构中模型文件的要求不同,具体请参见模型包结构示例。 模型配置文件:模型配置文件必须存在,文件名固定为“config.json”,有且只有一个,模型配置文件编写请参见模型配置文件编写说明。
会在当前目录下生成.torchair_cache文件夹来保存图编译的缓存文件。当服务第二次启动时,可通过缓存文件来快速完成图编译的过程,避免长时间的等待,并且基于图编译缓存文件来启动服务可获得更优的推理性能,因此请在有图编译缓存文件的前提下启动服务。另外,当启动服务时的模型或者参数发生改变时,请删除
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。
module name 'unidecode'” 问题现象 从mindspore开源gitee中master分支下载的tacotron2模型,修改配置文件后上传ModelArts准备训练,日志报错提示:No module name 'unidecode'。 原因分析 requirements
sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二:使用AutoAWQ量化工具进行量化。 1、运行“examples/quantize.py”文件进行模型量化,量化时间和模型大小有关,预计30分钟~3小时。 pip install transformers==4.41.0 # AutoAWQ未适配transformers