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网进行查看,或者对于模型结构中的输入进行shape的打印,并明确输入的batch。 一般来说,推理时指定的inputShape和用户的业务及推理场景紧密相关,可以通过原始模型推理脚本或者网络模型进行判断。需要把Notebook中的模型下载到本地后,再放入netron官网中,查看其inputShape。
202:语音分割 400:表格数据集 600:视频标注 900:自由格式 data_sources 是 表2 数据集输入位置,用于将此目录及子目录下的源数据(如图片/文件/音频等)同步到数据集。对于表格数据集,该参数为导入目录。表格数据集的工作目录不支持为KMS加密桶下的OBS路径。
otebook开发环境中,调试和运行代码。 本章节介绍基于PyCharm环境访问Notebook的方式。 前提条件 本地已安装2019.2及以上版本的PyCharm专业版。SSH远程调试功能只限PyCharm专业版。 创建一个Notebook实例,并开启远程SSH开发。该实例状态
sdxl-train:0.0.1 bash 参数说明: --device=/dev/davinci0:挂载NPU设备,单卡即可。 driver及npu-smi需同时挂载至容器。 不要将多个容器绑到同一个NPU上,会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。 进入容器。默认使用ma-use
若您使用了CloudPond云服务,您可以在此处看到对应的边缘可用区。边缘可用区将云基础设施和云服务部署到企业现场,适合对应用访问时延、数据本地化留存及本地系统交互等有高要求的场景,可便捷地将云端丰富应用部署到本地,CloudPond介绍可参考产品介绍。 表3 集群配置参数说明 参数名称 说明
推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite Server上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件,为
批量添加样本 功能介绍 批量添加样本。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/datasets/{dataset
查询训练作业详情 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。 方式一:根据指定的job_id查询。 from modelarts.session import Session from
如果使用模型训练后的权重文件进行推理,模型训练及训练后的权重文件转换操作可以参考相关文档章节中提供的模型训练文档。 权重要求放在磁盘的指定目录,并做目录大小检查,参考命令如下: df -h Step4 制作推理镜像 解压AscendCloud压缩包及该目录下的推理代码AscendCloud-LLM-6
推理代码文件需存放在模型“model”目录。该字段不需要填,系统也能自动识别出model目录下的推理代码。 否 str dependencies 推理代码及模型需安装的包,默认为空。从配置文件读取。 否 str model_metrics 模型精度信息,从配置文件读取。 否 str apis 模
在Notebook调试环境中部署推理服务 在ModelArts的开发环境Notebook中可以部署推理服务进行调试。 Step1 准备Notebook 参考准备Notebook完成Notebook的创建,并打开Notebook。 Step2 准备模型代码包和权重文件 将OBS中的
定义一个容器名称。 --device=/dev/davinci0:挂载NPU设备,该推理示例中挂载了1张卡davinci0。 driver及npu-smi需同时挂载至容器。 不要将多个容器绑到同一个NPU上,会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。 步骤五:进入容器 通过容器名称
--device=/dev/davinci7:挂载NPU设备,finetune全量微调示例中挂载了8张卡davinci0~davinci7。 driver及npu-smi需同时挂载至容器。 不要将多个容器绑到同一个NPU上,会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。 Step5 进入容器 通过容器
大部分场景下的工作流都是第一次运行部署新服务,后续进行模型迭代时,需要对已部署的服务进行更新。因此需要在同一条工作流中,同时支持服务的部署及更新能力。 编写工作流 基于编写工作流代码示例的场景案例进行改造,代码编写示例如下: from modelarts import workflow
目录为ma-user用户家目录。如果容器挂载到/home/ma-user下,拉起容器时会与基础镜像冲突,导致基础镜像不可用。 driver及npu-smi需同时挂载至容器。 --name ${container_name}:容器名称,进入容器时会用到,此处可以自己定义一个容器名称。
格式要求为Huggingface格式。开源权重文件获取地址请参见支持的模型列表和权重文件。 如果使用模型训练后的权重文件进行推理,模型训练及训练后的权重文件转换操作可以参考相关文档章节中提供的模型训练文档。 Step2 配置pod 在节点自定义目录${node_path}下创建config
Face权重时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 output_dir /home/ma-user/ws/save_dir 【必修改】训练任务结束生成日志及权重文件目录 scirpts_dir /home/ma-user/ws/llm_train/AscendFactory/scripts_modellink
格式要求为Huggingface格式。开源权重文件获取地址请参见支持的模型列表和权重文件。 如果使用模型训练后的权重文件进行推理,模型训练及训练后的权重文件转换操作可以参考相关文档章节中提供的模型训练文档。 Step2 配置pod 在节点自定义目录${node_path}下创建config
目录为ma-user用户家目录。如果容器挂载到/home/ma-user下,拉起容器时会与基础镜像冲突,导致基础镜像不可用。 driver及npu-smi需同时挂载至容器。 --name ${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。
定义一个容器名称。 --device=/dev/davinci0:挂载NPU设备,该推理示例中挂载了1张卡davinci0。 driver及npu-smi需同时挂载至容器。 不要将多个容器绑到同一个NPU上,会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。 Step4进入容器 通过容器名