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即可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 若用户要自定义数据处理脚本并且单独执行,同样以 llama2 为例。 方法一:用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本,将执行的python命令复制下来,修改环境变量的值,进入到 /home
可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行,同样以 llama2 为例。 方法一:用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本,将执行的python命令复制下来,修改环境变量的值,进入到 /home
费用账单 您可以在“费用中心 > 账单管理”查看资源的费用账单,以了解该资源在某个时间段的使用量和计费信息。 账单上报周期 包年/包月计费模式的资源完成支付后,会实时上报一条账单到计费系统进行结算。 按需计费模式的资源按照固定周期上报使用量到计费系统进行结算。按需计费模式产品根据
单模型性能调优AOE 使用AOE工具可以在模型转换阶段对于模型运行和后端编译过程进行执行调优,注意AOE只适合静态shape的模型调优。在AOE调优时,容易受当前缓存的一些影响,建议分两次进行操作,以达到较好的优化效果(第一次执行生成AOE的知识库,在第二次使用时可以复用)。在该
式远程连接其他用户的Notebook实例,需要将SSH密钥对更新成自己的,否则会报错ModelArts.6786。更新密钥对具体操作请参见修改Notebook SSH远程连接配置。具体的错误信息提示:ModelArts.6789: 在ECS密钥对管理中找不到指定的ssh密钥对xxx,请更新密钥对并重试。
态。 / / 查看标签 通过给资源池添加标签,可以标识云资源,便于快速搜索资源池。 在资源池详情页,切换到“标签”页签。您可以查看、添加、修改、删除资源池的标签信息。标签详细用法请参见ModelArts如何通过标签实现资源分组管理。 图5 标签 最多支持添加20个标签。 父主题:
'GET', request_url) # 动态挂载,OBS路径obs://obs-bucket-train/dir/需要根据实际修改,挂载路径mount_path取值为“/data/xxx/”,本示例以“/data/demo/”为例,“demo”可以自定义。 body =
当前使用诊断模式需要用户手动设置成INFO日志级别 echo "[ma-pre-start] End" 创建训练任务 约束:MindSpore版本要求1.6.0及以上。 修改样例代码,增加如下内容: # 载入依赖接口 from mindx_elastic.terminating_message import ExceptionCheckpoint
式远程连接其他用户的Notebook实例,需要将SSH密钥对更新成自己的,否则会报错ModelArts.6786。更新密钥对具体操作请参见修改Notebook SSH远程连接配置。具体的错误信息提示:ModelArts.6789: 在ECS密钥对管理中找不到指定的ssh密钥对xxx,请更新密钥对并重试。
否 String 根据样本名称搜索(含后缀名)。 sample_time 否 String 样本加入到数据集时,会根据样本在OBS上的最后修改时间(精确到天)建立索引,此处可以根据此时间进行搜索。可选值如下: month:搜索往前30天至今天内添加的样本 day:搜索昨天(往前1天)至今天内添加的样本
在ascend_vllm目录下通过vLLM服务API接口启动服务,具体操作命令如下,API Server的命令相关参数说明如下,可以根据参数说明修改配置。 python -m vllm.entrypoints.api_server --model="${model_path}" \ --max-num-seqs=256
k节点打印。 图1 等待模型载入 更多查看训练日志和性能操作,请参考查看日志和性能章节。 如果需要使用断点续训练能力,请参考断点续训练章节修改训练脚本。 父主题: 预训练
gFace格式。 本章节以Llama2-70B为例,对于Llama2-7B和Llama2-13B,操作过程与Llama2-70B相同,只需修改对应参数即可。 一般训练都是多卡分布式训练,权重结果文件为多个且文件为Megatron格式,因此需要合并多个文件并转换为HuggingFace格式。
服务 在llm_inference/ascend_vllm/目录下通OpenAI服务API接口启动服务,具体操作命令如下,可以根据参数说明修改配置。 (1)非多模态 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model ${container_model_path}
情况,导致空间不足。 请排查是否使用的是GPU资源。如果使用的是CPU规格的资源,“/cache”与代码目录共用10G,会造成内存不足,请更改为使用GPU资源。 请在代码中添加环境变量来解决。 import os os.system('export TMPDIR=/cache')
成验收,此时不允许发起新的验收任务,只能继续完成当前验收任务。 3:通过。团队标注任务已完成。 4:驳回。manager再次启动任务,重新修改标注和审核工作。 5:验收结果同步中。验收任务改为异步,新增验收结果同步中的状态,此时不允许发起新的验收任务,也不允许继续当前验收,任务名称的地方提示用户同步中。
将权重文件上传到DevServer机器中。权重文件的格式要求为Huggface格式。开源权重文件获取地址请参见表3。 Step4 启动容器镜像 启动容器镜像前请先按照参数说明修改${}中的参数。 docker run -itd \ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1
https://gitee.com/mindspore/models.git -b v1.5.0 图3 下载代码至本地 配置本地PC开发环境。 修改“models/official/cv/resnet/requirements.txt”文件,改为: numpy==1.17.5 scipy==1
说明查询修改 train_instance_count=1, # 节点数,适用于多机分布式训练,默认是1 #pool_id='若指定专属池,替换为页面上查到的poolId',同时修改资源规格为专属池专用的虚拟子规格
实例自动停止的倒计时信息。 name String 实例名称。 pool Pool object 专属池的基本信息,在专属池中创建的实例会返回该字段。 status String 实例状态。枚举值如下: INIT:初始化 CREATING:创建中 STARTING:启动中 STOPPING:停止中