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Lite Server高危操作一览表 ModelArts Lite Server在日常操作与维护过程中涉及的高危操作,需要严格按照操作指导进行,否则可能会影响业务的正常运行。 高危操作风险等级说明: 高:对于可能直接导致业务失败、数据丢失、系统不能维护、系统资源耗尽的高危操作。
true:表示复制镜像模式,无法极速创建AI应用,SWR源目录中的镜像更改或删除不影响服务部署。 false:表示不复制镜像模式,可极速创建AI应用,更改或删除SWR源目录中的镜像会影响服务部署。 不设置值时,默认为复制镜像模式。 tenant String 模型所属租户的账号id。
/json” data 在线服务-非必选 批量服务-必选 String 请求体以json schema描述。参数说明请参考官方指导。 表5 response结构说明 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-type 在线服务-非必选 批量服务-必选 String data
性能调优 性能测试 benchmark工具也可用于性能测试,其主要的测试指标为模型单次前向推理的耗时。在性能测试任务中,与精度测试不同,并不需要用户指定对应的输入(inDataFile)和输出的标杆数据(benchmarkDataFile),benchmark工具会随机生成一个输
场景介绍及环境准备 场景介绍 DiT(Diffusion Transformers)模型是一种将Transformer架构引入扩散模型的新方法。传统的扩散模型通常使用U-Net架构,而DiT模型则用Transformer替代了U-Net,处理图像生成和去噪等任务。核心思想是通过T
--per-channel:权重量化方法,如果指定则为per-channel粒度量化,否则为per-tensor粒度量化。 参考启动推理服务,启动推理服务时添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization smoothquant 使用llm-compre
网段设置以后不能修改,避免与将要打通的VPC网段冲突。可能冲突的网段包括: 用户的vpc网段 容器网段(固定是172.16.0.0/16) 服务网段(固定是10.247.0.0/16) 确认无误后,单击“确定”。 父主题: 基本配置
请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 通过调用IAM服务获取用户Token接口获取(响应消息头中X-Subject-Token的值)。 响应参数 状态码:200 表3 响应Body参数 参数 参数类型
ascendfactory-cli方式启动(推荐) 相对于之前demo.sh方式启动(历史版本)的启动方式,本章节新增了通过benchmark工具启动训练的方式。此方式训练完成后json日志或打屏日志直接打印性能结果,免于计算,方便用户验证发布模型的质量。并且新的训练方式将统一管
0/12~24 192.168.0.0/16~24。 connection NetworkConnection object 当前网络与其他云服务的连通信息。 表10 NetworkConnection 参数 参数类型 描述 peerConnectionList Array of peerConnectionList
co/lmsys/vicuna-13b-v1.5 https://storage.googleapis.com/sfr-vision-language-research/LAVIS/models/BLIP2/eva_vit_g.pth https://storage.googleapis.com/sfr-
VS Code连接后长时间未操作,连接自动断开 问题现象 VS Code SSH连接后,长时间未操作,窗口未关闭,再次使用发现VS Code在重连环境,无弹窗报错。左下角显示如下图: 查看VS Code Remote-SSH日志发现,连接在大约2小时后断开了: 原因分析 用户SS
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite Server上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
准备代码 本教程中用到的模型软件包如下表所示,请提前准备好。 软件配套版本 本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表1所示。 表1 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.3.909-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。
准备代码 本教程中用到的模型软件包如下表所示,请提前准备好。 软件配套版本 本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表1所示。 表1 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.3.911-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
json.json的下载链接:https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json 数据存放参考目录结构如下: ${workdir}(例如/h
json.json的下载链接:https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json 数据存放参考目录结构如下: ${workdir}(例如/h
执行训练任务(推荐) 步骤一 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中,可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中,具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。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。
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