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动多卡推理。默认使用"mp"后端启动多卡推理。 推理启动脚本必须名为run_vllm.sh,不可修改其他名称。 hostname和port也必须分别是0.0.0.0和8080不可更改。 高阶参数说明: --enable-prefix-caching:如果prompt的公共前缀较长
如果该值为300,则代表默认空闲等待5分钟后会断开连接,可以增大该参数延长空闲等待时间(若值已经为0可跳过该步骤)。修改方法如下: vim /etc/profile # 在文件最后修改TMOUT值,由300改为0,0表示不会空闲断开 export TMOUT=0 执行命令使其在当前terminal生效。
字为深度(深度可以没有,默认为3),如[100,200,3]和[100,200]均合法。 说明:只有当样本的标签列表包含物体检测标签时,此字段必选。 响应参数 状态码: 200 表7 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 操作失败的错误码。 error_msg
zip上传到${workdir}目录下并解压缩,如:/home/ma-user/ws目录下,以下都以/home/ma-user/ws为例,请根据实际修改。 unzip AscendCloud-*.zip 上传tokenizers文件到工作目录中的/home/ma-user/ws/toke
填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成,按“V0001”、“V0002”规则命名,用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。 设置数据处理类型“数据选择
'none', 'any')] 将“faiss_gpu-1.5.3-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl”更改为“faiss_gpu-1.5.3-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl”,并安装,执行命令如下: import
版本可以不用选择。 task_name:填写需要创建的标注任务名称即可。 说明: 首次运行需要配置,会自动创建新的标注任务,后续不建议进行修改,使用同一个标注任务进行数据标注。 图像分类训练参数配置 算法超参相关的配置,建议直接使用默认值。每个参数的具体含义已在控制台界面输入框下方说明。
华为云技术支持配置完成后,会给您提供对应的OBS桶目录“obs_dir”,该目录用于后续配置的脚本中。 图1 租户名ID和IAM用户名ID 准备收集上传脚本。 修改以下脚本中NpuLogCollection的参数,将ak、sk、obs_dir替换为前面步骤中获取到的值,然后把该脚本上传到要收集NPU日志的节点上。
evaluator.py # 数据集数据预处理方法集 ├── model.py # 发送请求的模块,在这里修改请求响应。目前支持vllm.openai,atb的tgi模板 ├── ... ├── eval_test
评分。 文件类的预测代码和返回结果样例,可参见花卉识别样例。此样例是使用订阅算法训练的元模型,其输入类型为ModelArts官方定义,不可更改,如需自定义的元模型,请参见手写数字识别样例。 图4 图片预测 父主题: 部署AI应用(在线服务)
的数据。 图9 查看智能标注任务进度 确认智能标注结果 在智能标注任务完成后,在“待确认”页签下,单击具体图片进入标注详情页面,可以查看或修改智能标注的结果。 如果智能标注的数据无误,可单击右侧的“确认标注”完成标注,如果标注信息有误,可直接删除错误标注框,然后重新标注,以纠正标
6.3.906-xxx.zip到宿主机的工作目录中,包获取路径请参见表2。 Step4 启动容器镜像 启动容器镜像。启动前请先按照参数说明修改${}中的参数。 docker run -itd --net=host \ --device=/dev/davinci0 \ --dev
1。 docker build -t sdxl-train:0.0.1 . Step4 启动镜像 启动容器镜像。启动前可以根据实际需要增加修改参数。 docker run -itd --name sdxl-train -v /sys/fs/cgroup:/sys/fs/cgroup:ro
训练资源规格:配置计算资源。由于举例的算法只能跑GPU,此处必须配置GPU类型的资源,可使用免费规格(modelarts.p3.large.public.free)。 配置项修改完成后执行如下代码。 workflow.release_and_run() 执行完成后可前往ModelArts管理控制台,在总览页中选择Workflow,查看工作流的运行情况。
资源池创建失败的原因与解决方法? 本文主要介绍在ModelArts资源池创建失败时,如何查找失败原因,并解决问题。 问题定位 您可以参考以下步骤,查看资源池创建失败的报错信息,并根据相应的解决方法解决问题: 登录ModelArts控制台,单击弹性集群,单击资源池列表上方的“操作记录”查看创建失败的资源池。
evaluator.py # 数据集数据预处理方法集 ├── model.py # 发送请求的模块,在这里修改请求响应。目前支持vllm.openai,atb的tgi模板 ├── eval_test.py # 启动脚本,建立线程池发送请求,并汇总结果
6表示FP16,bfloat16表示BF16。 推理启动脚本必须名为run_vllm.sh,不可修改其他名称。 hostname和port也必须分别是0.0.0.0和8080不可更改。 高阶参数说明: --enable-prefix-caching:如果prompt的公共前缀较长
6.3.907-xxx.zip到宿主机的工作目录中,包获取路径请参见表2。 Step4 启动容器镜像 启动容器镜像。启动前请先按照参数说明修改${}中的参数。 docker run -itd --net=host \ --device=/dev/davinci0 \ --dev
zip上传到${workdir}目录下并解压缩,如:/home/ma-user/ws目录下,以下都以/home/ma-user/ws为例,请根据实际修改。 unzip AscendCloud-*.zip 上传tokenizers文件到工作目录中的/home/ma-user/ws/toke
age_url}参见表2。 docker pull {image_url} Step3 启动容器镜像 启动容器镜像。启动前请先按照参数说明修改${}中的参数。 export work_dir="自定义挂载的工作目录" export container_work_dir="自定义挂载到容器内的工作目录"