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使用不同的文件系统。为方便访问两个地址可以相同。 ${pvc_name} 为在CCE集群关联SFS Turbo步骤中创建的PVC名称。 在设置容器中需要的CPU与内存大小时,可通过运行以下命令查看申请的节点机器中具体的CPU与内存信息。 kubectl describe node
使用不同的文件系统。为方便访问两个地址可以相同。 ${pvc_name} 为在CCE集群关联SFS Turbo步骤中创建的PVC名称。 在设置容器中需要的CPU与内存大小时,可通过运行以下命令查看申请的节点机器中具体的CPU与内存信息。 kubectl describe node
使用不同的文件系统。为方便访问两个地址可以相同。 ${pvc_name} 为在CCE集群关联SFS Turbo步骤中创建的PVC名称。 在设置容器中需要的CPU与内存大小时,可通过运行以下命令查看申请的节点机器中具体的CPU与内存信息。 kubectl describe node
where the trained ckpt file') args = parser.parse_args() ... # 下载的代码无需设置,后续涉及训练数据和输出路径数据使用data_url和train_url即可 #下载数据参数至容器本地,在代码中使用local_data_path代表训练输入位置
类型,可以在列表的右上角单击“选择当前页”,则当前页面所有的音频将选中。 添加标签。 在右侧的“添加标签”区域中,单击“标签”下侧的文本框设置标签。 方式一(已存在标签):单击“标签”下方的文本框,在快捷键下拉列表中选择快捷键,然后在标签文本输入框中选择已有的标签名称,然后单击“确定”。
推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite DevServer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
模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 训练策略类型 文本序列长度(SEQ_LEN) 并行参数设置 micro
模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 训练策略类型 文本序列长度(SEQ_LEN) 并行参数设置 micro
查询模型详情 查询当前模型对象的信息。 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1:根据导入模型生成的模型对象进行模型详情查询 1 2 3 4 5 6 7 from modelarts
地址。 out_file_name:输出的sharegpt格式文件地址。 prefix_name:预训练json文件的前缀 字段名称 (可设置为None,此时预训练数据集只有 input output 两段)输入前缀,(例如:您是一个xxx专家,您需要回答下面问题) input_name:预训练json文件的指令输入
String 执行的时长。 events Array of strings 执行的事件。 labels Array of strings 为执行记录设置的标签。 data_requirements Array of DataRequirement objects 节点steps使用到的数据。
地址。 out_file_name:输出的sharegpt格式文件地址。 prefix_name:预训练json文件的前缀 字段名称 (可设置为None,此时预训练数据集只有 input output 两段)输入前缀,(例如:您是一个xxx专家,您需要回答下面问题) input_name:预训练json文件的指令输入
地址。 out_file_name:输出的sharegpt格式文件地址。 prefix_name:预训练json文件的前缀 字段名称 (可设置为None,此时预训练数据集只有 input output 两段)输入前缀,(例如:您是一个xxx专家,您需要回答下面问题) input_name:预训练json文件的指令输入
分布式训练 训练加速 训练高可靠性 查看训练结果和日志 查看训练作业详情 训练作业运行中或运行结束后,可以在训练作业详情页面查看训练作业的参数设置,训练作业事件等。 查看训练作业日志 训练日志用于记录训练作业运行过程和异常信息,可以通过查看训练作业日志定位作业运行中出现的问题。 表2
推理专属预置镜像列表 ModelArts的推理平台提供了一系列的基础镜像,用户可以基于这些基础镜像构建自定义镜像,用于部署推理服务。 X86架构(CPU/GPU)的推理基础镜像 表1 TensorFlow AI引擎版本 支持的运行环境 镜像名称 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10
通过Token认证的方式访问在线服务 如果在线服务的状态处于“运行中”,则表示在线服务已部署成功,部署成功的在线服务,将为用户提供一个可调用的API,此API为标准Restful API。在集成至生产环境之前,需要对此API进行调测,您可以使用以下方式向在线服务发起预测请求: 方
sampler, 基于当前的epoch为其设置随机数,避免加载到重复数据 ### tr_sampler.set_epoch(epoch) ### 分布式改造,DDP sampler, 基于当前的epoch为其设置随机数,避免加载到重复数据 ###
n 其中,加粗的斜体字段需要根据实际值填写: “task_id”为训练作业的任务名称,一般使用work-0。 Content-Type可以设置成不同方式。text/plain,返回OBS临时预览链接。application/octet-stream,返回OBS临时下载链接。 返回状态码“200
json,数据大小:43.6 MB。 自定义数据 预训练数据:用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下: 使用标准的.json格式的数据,通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
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