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ecified max_model_len is greater than the drived max_model_len 解决方法: 修改config.json文件中的"seq_length"的值,"seq_length"需要大于等于 --max-model-len的值。 config
&& \ mv /etc/apt/sources.list.bak /etc/apt/sources.list && \ # 修改 CANN 7.0.0 安装目录的父目录权限,使得 ma-user 可以写入 chmod o+w /usr/local RUN useradd
参数 参数类型 描述 update_time String 本次更新时间,仅触发服务配置升级时会返回,比如修改config参数,可根据此时间从服务更新记录中过滤出此次的更新结果;修改描述或启停服务不会返回此参数。 resource_ids String 更新的资源ID。 状态码:401
夹下面 cd ./llm_train/AscendSpeed 编辑llm_train/AscendSpeed中的Dockerfile文件,修改git命令,填写自己的git账户信息。 git config --global user.email "you@example.com" &&
loud-LLM/llm_train/AscendSpeed 编辑llm_train/AscendSpeed中的Dockerfile文件,修改git命令,填写自己的git账户信息。 git config --global user.email "you@example.com" &&
s://github.com/vllm-project/vllm/tree/v0.3.2,版本:v0.3.2)。 仅支持FP16和BF16数据类型推理。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc2,驱动版本是23.0.5。 本案例仅支持在专属资源池上运行。 支持的模型列表 本方
安装模型运行环境 └── qwen-vl.patch # 使用git apply修改模型相关代码 父主题: 训练脚本说明
下步骤排查。 解决方案 排查/home/ma-user权限,建议将该目录权限设置为755或750,权限不能过于宽松,以保证用户隔离和安全。修改方法如下。 chomd 755 /home/ma-user chomd 750 /home/ma-user 排查密钥是否是和实例绑定的一致。
loud-LLM/llm_train/AscendSpeed 编辑llm_train/AscendSpeed中的Dockerfile文件,修改git命令,填写自己的git账户信息。 git config --global user.email "you@example.com" &&
yaml相对或绝对路径,此配置文件为训练最优配置参数。 --baseline <baseline>:<可选>GP-Ant8机器性能基线yaml文件路径,用户可自行修改,不填则使用工具自带基线配置,默认基线配置样例如下: --o <output_dir>: <可选>任务完成输出excel表格路径,默认为"
路径下。 ln -s建立软连接 如果代码中涉及文件绝对路径,由于Notebook调试与训练作业环境不同,可能会导致文件绝对路径不一致,需要修改代码内容。推荐使用软链接的方式解决该问题,用户只需提前建立好软链接,代码中的地址可保持不变。 新建软链接: # ln -s 源目录/文件 目标目录/文件
安装模型运行环境 └── qwen-vl.patch # 使用git apply修改模型相关代码 父主题: 训练脚本说明
batch:批量服务 edge: 边缘服务 limit 否 String 指定每一页返回的最大条目数,默认为1000。 offset 否 String 返回数据的起始偏移量,默认为0。 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String
调用配置授权接口配置ModelArts授权。该接口支持管理员给IAM子用户设置委托,支持设置当前用户的访问密钥。 若没有授权,ModelArts服务的数据管理、训练管理、开发环境、在线服务等功能将不能正常使用。 调用查看授权列表接口查看用户的授权信息。 在管理用户授权时,可以调用删除授权接口
ma/customize_from_ubuntu_18.04_to_modelarts”下。 图3 查询Dockerfile的路径 Dockerfile命令修改为相对路径,举例如下: COPY ./mindspore-2.1.0-cp39-cp39-linux_aarch64.whl /tmp/mindspore-2
Dockerfile会下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码,并将以上源码打包至镜像环境中。 若用户希望修改源码,则需要使用新镜像创建容器,在容器内的/home/ma-user工作目录中访问并编辑以上源码文件。编辑完成后重新构建新镜像。 注意:训
end_vllm/ 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3 修改build_image
output2=obs://bucket/output2 --input String 否 训练的输入信息,指定后,训练作业将会把对应OBS上的数据下载到训练容器,并将数据存储路径通过指定的参数传递给训练脚本。如果需要指定多个参数,可以使用--input data_path1=obs://bucket/data1
-LLM/llm_train/AscendSpeed 编辑llm_train/AscendFactoryry中的Dockerfile文件,修改git命令,填写自己的git账户信息。 git config --global user.email "you@example.com" &&