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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。DeepSp
方式、访问通道、传输协议，以上三个要素共同构成您的访问请求，三者可自由组合互不影响（例如不同的认证方式可以搭配不同的访问通道、不同的传输协议）。 图1 认证方式、访问通道、传输协议 当前ModelArts支持访问在线服务的认证方式有以下方式（案例中均以HTTPS请求为例）： To
实时视频推理、大视频文件。 创建时间 模型的创建时间。 描述 模型的描述。 操作 部署：将模型发布为在线服务、批量服务或边缘服务。 创建新版本：创建新的模型版本。参数配置除版本外，将默认选择上一个版本的配置信息，您可以对参数配置进行修改。 删除：删除对应的模型。 说明： 如果模型的版本已经部署服务，需
用户访问ModelArts的方式有多种，包括ModelArts控制台、API、SDK，无论访问方式封装成何种形式，其本质都是通过ModelArts提供的REST风格的API接口进行请求。 ModelArts的接口均需要进行认证鉴权以此来判断是否通过身份认证。通过控制台发出的请求需要通过To
【下线公告】华为云ModelArts MindStudio/ML Studio/ModelBox镜像下线公告 华为云ModelArts服务MindStudio，ML Studio，ModelBox镜像将在2024年6月30日00:00（北京时间）正式退市。 下线范围 下线Region：华为云全部Region
静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动，且输入输出长度也在一定范围内变化时，模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求，能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。
静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动，且输入输出长度也在一定范围内变化时，模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求，能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。
支持从OBS中导入新的数据，导入方式包括目录导入和Manifest文件导入。 dataset.import_data(path=None, anntation_config=None, **kwargs) 不同类型的数据集支持的导入方式如表1所示。 表1 不同数据集支持的导入方式 数据集类型
String 自动化搜索作业的yaml配置路径，需要提供一个OBS路径。 autosearch_framework_path String 自动化搜索作业的框架代码目录，需要提供一个OBS路径。 command String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。可填code_dir。
静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动，且输入输出长度也在一定范围内变化时，模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求，能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。
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如何将本地标注的数据导入ModelArts？ ModelArts支持通过导入数据集的操作，导入更多数据。本地标注的数据，当前支持从OBS目录导入或从Manifest文件导入两种方式。导入之后您还可以在ModelArts数据管理模块中对数据进行重新标注或修改标注情况。 从OBS目录
数；如果使用awq、smoothquant或者gptq加载的量化权重，根据量化方式选择对应参数，可选awq，smoothquant，gptq。 distributed_executor_backend是开启多进程服务方式，选择ray开启。 model：模型启动模式，可选vllm，
在AI业务开发以及运行的过程中，一般都会有复杂的环境依赖需要进行调测并固化。面对开发中的开发环境的脆弱和多轨切换问题，在ModelArts的AI开发最佳实践中，通过容器镜像的方式将运行环境进行固化，以这种方式不仅能够进行依赖管理，而且可以方便的完成工作环境切换。配合ModelArts提供的云化容
如果没有挂载任何外部存储，此时可用存储空间根据dockerBaseSize的配置来决定，可访问的存储空间比较小，因此建议通过挂载外部存储空间解决存储空间受限问题。 容器中挂载存储有多种方式，不同的场景下推荐的存储方式不一样，详情如表1所示。容器存储的基础知识了解请参见存储基础知识，有助您理解本章节内容
String 自动化搜索作业的yaml配置路径，需要提供一个OBS路径。 autosearch_framework_path String 自动化搜索作业的框架代码目录，需要提供一个OBS路径。 command String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。可填code_dir。
训练过程中复制数据/代码/模型时出现如下报错： 图1 错误日志 原因分析 出现该问题的可能原因如下。 磁盘空间不足。 分布式作业时，有些节点的docker base size配置未生效，容器内“/”根目录空间未达到50GB，只有默认的10GB，导致作业训练失败。 实际存储空间足够，却依旧报错“No Space
当参数值>1时，保存模型版本次数与SAVE_TOTAL_LIMIT的值一致。 步骤二 创建训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图2 选择镜像 如果镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时，训练作业启动命令中输入：
开启滚动：开启开关后，支持滚动升级的方式进行驱动升级。当前支持“按节点比例”和“按实例数量”两种滚动方式。 按节点比例：每批次驱动升级的实例数量为“节点比例*资源池实例总数”。 按实例数量：可以设置每批次驱动升级的实例数量。 对于不同的升级方式，滚动升级选择实例的策略会不同： 如果升级方式为安全升级，
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