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否,提高训练作业使用的资源规格或者联系技术支持。 重启训练作业,使用CloudShell登录训练容器监控内存指标,确认是否有突发性的内存增加现象。 是,排查内存突发增加的时间点附近的训练作业日志,优化对应的代码逻辑,减少内存申请。 否,提高训练作业使用的资源规格或者联系技术支持。 父主题: 训练作业运行失败
图10 手动创建的委托 在“授权记录”页面单击“授权”,勾选要配置的策略,单击“下一步”设置最小授权范围,单击“确定”,完成授权修改。 设置最小授权范围时,可以选择指定的区域,也可以选择所有区域,即不设置范围。 删除授权 为了更好的管理您的授权,您可以删除某一IAM用户的授权,也可批量清空所有用户的授权。
可以参考最佳实践在ModelArts Studio基于Qwen2-7B模型实现新闻自动分类。 仅“华东二”和“西南-贵阳一”区域支持使用ModelArts Studio大模型即服务平台(MaaS)。 应用场景 ModelArts Studio大模型即服务平台(MaaS)的应用场景:
"text"]. 对于csv、xlsx文件,平台会根据训练类型的不同,将其转为Alpaca格式或MOSS格式,选择预期的数据类型无效。 父主题: Studio
因此原数据条数多不意味着处理后samples多。 问题影响 训练失败或者训练结果与预期不符。 处理方法 增加数据集数量。 父主题: Studio
通过Function Calling扩展大语言模型交互能力 Function Calling介绍 在Dify中配置支持Function Calling的模型使用 通过Function Calling扩展大语言模型对外部环境的理解
操作步骤 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中,选择“ModelArts Studio”进入ModelArts Studio大模型即服务平台。 在ModelArts Studio左侧导航栏中,选择“应用实践中心”。 在“大模型应用实践中心”页面,单击想要查看的应用方案,了解方案详情。
扩缩容实例数 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中,选择“ModelArts Studio”进入ModelArts Studio大模型即服务平台。 在ModelArts Studio左侧导航栏中,选择“模型部署”。 在“模型部署”页面,单击“我的服务”页签,在目标模型服务右侧,单击操作列的“更多
平台暂不支持压缩后的模型进行权重校验。 问题影响 压缩后的模型无法使用权重检验。 处理方法 模型压缩后,不建议进行权重校验。 父主题: Studio
Function Calling介绍 使用场景 大语言模型的Function Calling能力允许模型调用外部函数或服务,以扩展其自身的能力,执行它本身无法完成的任务。以下是一些Function Calling的使用场景: 表1 Function Calling使用场景说明 使用场景
其依赖服务的权限,并结合实际需求进行选择,MaaS服务支持的系统权限,请参见表1。 表1 服务授权列表 待授权的服务 授权说明 IAM权限设置 是否必选 ModelArts 授予子用户使用ModelArts服务的权限。 ModelArts CommonOperations没有任何
Function calling 设置为“Tool Call”。 Stream function calling 暂不支持。 在Dify中创建Agent进行编排,在右上角单击“Agent 设置”,选择上一步配置好的模型进行使用。 在Agent设置中可以看到Dify已自动将Agent
配置用户缺失的服务权限 在使用MaaS服务时,如果未配置或缺失相关权限,会出现授权相关提示,请您及时处理。如果未处理,会导致部分功能出现异常。 添加依赖服务授权 由于大模型即服务平台的数据存储、模型导入以及部署上线等功能依赖OBS、SW等服务,需获取依赖服务授权后才能正常使用相关功能。
问题1:在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法: 容器内执行以下命令,指定NPU内存分配策略的环境变量,开启动态内存分配,即在需要时动态分配内存,可以提高内存利用率,减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = exp
Calling扩展大语言模型对外部环境的理解 本示例将展示如何定义一个获取送货日期的函数,并通过LLM来调用外部API来获取外部信息。 操作步骤 设置Maas的api key和模型服务地址。 import requests from openai import OpenAI client
训练无法进行。 处理方法 对于Qwen2-0.5B或Qwen2-1.5B模型,LoRA微调时不支持PP切分。请将切分策略PP设置为1。 父主题: Studio
ChatGLM3-6B或GLM-4-9B调优转换后的模型无法使用权重校验。 处理方法 ChatGLM3-6B或GLM-4-9B模型调优后,不建议进行权重校验。 父主题: Studio
问题1:在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法: 容器内执行以下命令,指定NPU内存分配策略的环境变量,开启动态内存分配,即在需要时动态分配内存,可以提高内存利用率,减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = exp
问题1:在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法: 容器内执行以下命令,指定NPU内存分配策略的环境变量,开启动态内存分配,即在需要时动态分配内存,可以提高内存利用率,减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = exp
理精度不理想、模型推理性能不理想、使用Visual Studio报错、使用Xcode构建APP报错等,您可以先查看日志信息进行定位分析。 多数场景下的问题可以通过日志报错信息直接定位。如果日志的信息不能定位问题,您可以通过设置环境变量调整日志等级,打印更多调试日志。 关于如何对MindSpore