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动态shape 在某些推理场景中,模型输入的shape可能是不固定的,因此需要支持用户指定模型的动态shape,并能够在推理中接收多种shape的输入。在CPU上进行模型转换时无需考虑动态shape问题,因为CPU算子支持动态shape;而在Ascend场景上,算子需要指定具体的
插件代码包 AscendCloud-6.3.910软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.910-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳,以包名发布的实际时间为准。 获取路径:Support-E,在此路径中查找下载ModelArts 6.3.910 版本。 说明:
${container_name} 容器名称,进入容器时会用到,此处可以自己定义一个容器名称。 -v ${work_dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着训练所需代码、数据等文件。
该问题通过将transformers升级到4.44.0,修改对应transformers中的transformers/models/llama/modeling_llama.py,在class LlamaRotaryEmbedding中的forward函数中增加self.inv_freq = self.inv_freq
device=/dev/davinci0:挂载NPU设备,示例中挂载了1张卡davinci0。 ${work_dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统,work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着训练所需代码、数据等文
、服务管理支持审计的关键操作列表。 图1 云审计服务 数据管理支持审计的关键操作列表 表1 数据管理支持审计的关键操作列表 操作名称 资源类型 事件名称 创建数据集 dataset createDataset 删除数据集 dataset deleteDataset 更新数据集 dataset
该问题通过将transformers升级到4.44.0,修改对应transformers中的transformers/models/llama/modeling_llama.py,在class LlamaRotaryEmbedding中的forward函数中增加self.inv_freq = self.inv_freq
该问题通过将transformers升级到4.44.0,修改对应transformers中的transformers/models/llama/modeling_llama.py,在class LlamaRotaryEmbedding中的forward函数中增加self.inv_freq = self.inv_freq
Runtime上按照编排顺序执行。因此,需要将转换得到的mindir模型按照相同的逻辑进行编排,并在MindSpore Lite上执行。只需要将原始onnx的pipeline中涉及到onnx模型初始化及推理的接口替换为MindSpore Lite的接口即可。 MindSpore Lite提供了Python、C++以
订阅免费模型 在AI Gallery中,您可以查找并订阅免费的模型,包括ModelArts模型和HiLens技能。订阅成功的模型可以直接用于ModelArts模型部署和HiLens技能安装。 AI Gallery中分享的模型支持免费订阅,但在使用过程中如果消耗了硬件资源进行部署,管理
的创建成本较低,并且可以在几分钟之内快速获得基于云服务平台的弹性云服务器设施,并且这些基础设施是弹性的,可以根据需求伸缩。操作指导请参考自定义购买ECS。 购买时需注意,ECS需要和SFS买到同一个VPC才能挂载SFS存储。 购买ModelArts专属资源池 提供独享的计算资源,
nt、username和password; 在ModelArts Notebook中可以不用执行鉴权命令,默认使用委托信息,不需要手动进行鉴权操作; 如果用户在ModelArts Notebook中也配置了鉴权信息,那么将会优先使用用户指定的鉴权信息。 在鉴权时,注意您的敏感信息数据保护,避免敏感信息泄露。
订阅Workflow 在AI Gallery中,您可以查找并订阅免费的Workflow。订阅成功的Workflow通过AI Gallery导入后可以直接在ModelArts控制台使用。 AI Gallery中分享的Workflow支持免费订阅,但在使用过程中如果消耗了硬件资源进行部署,管理控
点创建训练任务开始到变成运行中的时间(资源充足、镜像已缓存)。 20秒 训练列表页打开 已有50条训练作业,单击训练模块后的时间。 6秒 日志加载 作业运行中,已经输出1兆的日志文本,单击训练详情页面需要多久加载出日志。 2.5秒 训练详情页 作业运行中,没有用户日志情况下,在Mo
--device=/dev/davinci7:挂载NPU设备,示例中挂载了8张卡davinci0~davinci7。 ${work_dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统,work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着训练所需代码
查看运行记录 您可以对当前工作流的所有运行记录,进行删除、编辑以及重新运行的操作。 删除:如果该条运行记录不再需要,您可以单击“删除”,在弹出的确认框中单击“确定”即可完成运行记录的删除。 编辑:如果您想对您当前的工作流下的所有运行记录进行区分,您可以单击“编辑”,对每一条运行记录添加相应的标签予以区分。
<python版本> - <操作系统版本> - <CPU架构> 当前支持自定义模型启动命令,预置AI引擎都有默认的启动命令,如非必要无需改动 表5 支持的常用引擎及其Runtime以及默认启动命令 模型使用的引擎类型 支持的运行环境(Runtime) 注意事项 TensorFlow python3
ype修改为指定模型,如"llama"。 当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化,抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 启动kv-cache-int8-per-tensor量化服务。
<cfgs_yaml_file>:性能测试配置的yaml文件地址,如代码目录中performance_cfgs.yaml相对或绝对路径。 <model_name>:训练模型名,如qwen2-7b <run_type>:训练策略类型及数据序列长度:【lora:4096-lora、full:409
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