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Found”,请下载别的版本VS Code重新在本地安装,目前推荐: Vscode-1.86.2。 如果实例的架构是x86_64的,通过下面的链接,手动修改Commit码(Commit码替换时去掉尖括号),使用浏览器下载vscode-server-linux-x64.tar.gz文件。 https://update
Found”,请下载别的版本VS Code重新在本地安装,目前推荐: Vscode-1.86.2。 如果实例的架构是x86_64的,通过下面的链接,手动修改comment-id(commit-id替换时去掉尖括号),使用浏览器下载vscode-server-linux-x64.tar.gz文件。
建新镜像的方法。 若要对ChatCLMv3、GLMv4系列模型进行训练时,需要修改 install.sh 中的 transformers 的版本。 由默认 transformers==4.45.0 修改为:transformers==4.44.2 创建训练作业后,会在节点机器中使
建新镜像的方法。 若要对ChatCLMv3、GLMv4系列模型进行训练时,需要修改 install.sh 中的 transformers 的版本。 由默认 transformers==4.45.0 修改为:transformers==4.44.2 创建训练作业后,会在节点机器中使
Found”,请下载别的版本VS Code重新在本地安装,目前推荐: Vscode-1.86.2。 如果实例的架构是x86_64的,通过下面的链接,手动修改comment-id(commit-id替换时去掉尖括号),使用浏览器下载vscode-server-linux-x64.tar.gz文件。
图3 修改dockerfile 修改build_image.sh内容,将'ENTRYPOINT ["/home/mind/model/run_vllm.sh"]'修改为'ENTRYPOINT sh /home/mind/model/run_vllm.sh'。 图4 修改build_image
图3 修改dockerfile 修改build_image.sh内容,将'ENTRYPOINT ["/home/mind/model/run_vllm.sh"]'修改为'ENTRYPOINT sh /home/mind/model/run_vllm.sh'。 图4 修改build_image
由于请求不经过推理平台,所以会丢失以下功能: 认证鉴权 流量按配置分发 负载均衡 告警、监控和统计 图1 VPC直连的高速访问通道示意图 约束限制 调用API访问在线服务时,对预测请求体大小和预测时间有限制: 请求体的大小不超过12MB,超过后请求会被拦截。 因APIG(API网关)限制,平台每次请求预测的时间不超过40秒。
建模型任务下发成功,但最终模型创建失败。 创建模型时直接报错或者是调用API报错。一般都是输入参数不合法导致的。您可以根据提示信息进行排查修改即可。 创建模型任务下发成功,但最终模型创建失败。需要从以下几个方面进行排查: 在模型详情页面,查看“事件”页签中的事件信息。根据事件信息分析模型失败原因,进行处理。
Found”,请下载别的版本VS Code重新在本地安装,目前推荐: Vscode-1.86.2。 如果实例的架构是x86_64的,通过下面的链接,手动修改comment-id(commit-id替换时去掉尖括号),使用浏览器下载vscode-server-linux-x64.tar.gz文件。
Found”,请下载别的版本VS Code重新在本地安装,目前推荐: Vscode-1.86.2。 如果实例的架构是x86_64的,通过下面的链接,手动修改Commit码(Commit码替换时去掉尖括号),使用浏览器下载vscode-server-linux-x64.tar.gz文件。 https://update
建新镜像的方法。 若要对ChatCLMv3、GLMv4系列模型进行训练时,需要修改 install.sh 中的 transformers 的版本。 由默认 transformers==4.45.0 修改为:transformers==4.44.2 以创建llama2-13b预训练
管理批量推理作业 查看批量服务详情 查看批量服务的事件 管理批量服务生命周期 修改批量服务配置 父主题: 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
更新AI应用版本时,边缘服务预测功能不可用? 针对某一部署的边缘服务,如果在更新AI应用版本时,即修改边缘服务,更新其使用的AI应用版本,导致此边缘服务的预测功能暂不可用。 针对此场景,由于更新了AI应用版本,边缘服务将重新部署,处于部署中的边缘服务,则无法使用预测功能。即更新A
建新镜像的方法。 若要对ChatCLMv3、GLMv4系列模型进行训练时,需要修改 install.sh 中的 transformers 的版本。 由默认 transformers==4.45.0 修改为:transformers==4.44.2 以创建llama2-13b预训练
绝大部分都是确实是显存不够用。 还有较少数原因是节点故障,跑到特定节点必现OOM,其他节点正常。 处理方法 如果是正常的OOM,就需要修改一些超参,释放一些不需要的tensor。 修改网络参数,比如batch_size、hide_layer、cell_nums等。 释放一些不需要的tensor,使用过的,如下:
管理同步在线服务 查看在线服务详情 查看在线服务的事件 管理在线服务生命周期 修改在线服务配置 在云监控平台查看在线服务性能指标 集成在线服务API至生产环境中应用 设置在线服务故障自动重启 父主题: 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
持跨站点访问OBS桶。具体请参见查看OBS桶与ModelArts是否在同一个区域。 请确认操作Notebook的账号有权限读取OBS桶中的数据。如没有权限,请参见在Notebook中,如何访问其他账号的OBS桶?。 父主题: 文件上传下载
如何将Keras的.h5格式模型导入到ModelArts中 导入模型时,模型配置文件中的安装包依赖参数如何编写? 使用自定义镜像创建在线服务,如何修改默认端口 ModelArts平台是否支持多模型导入 导入AI应用对于镜像大小的限制 父主题: 模型管理
object GPU信息。 npu npu object NPU信息。 dataVolume Array of dataVolume objects 数据盘列表。 billingModes Array of integers 资源规格支持的计费模式。可选值如下: 0:按需计费 1:包周期计费