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建议使用官方提供的镜像部署推理服务。镜像地址{image_url}获取请参见表2。 docker pull {image_url} Step3 上传代码包和权重文件 上传安装依赖软件推理代码AscendCloud-3rdLLM-xxx.zip和算子包AscendCloud-OPP-xxx.zip到容器中,包获取路径请参见表1。
存放数据。 本文档需要将运行代码以及输入输出数据存放OBS,请提前创建OBS(参考创建OBS桶),例如桶名:sdxl-train。并在该桶下创建文件夹目录用于后续存储代码使用,例如:code。 Step3 准备代码 在获取软件和镜像中,下载并解压代码包。本文档主要使用aigc_t
推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip的llm_tools/llm_evaluation目录下。 代码目录如下: benchmark_tools ├── benchmark_parallel
|——... 您可以在Notebook中导入完代码之后,在Notebook运行sh scripts/install.sh命令提前下载完整代码包和安装依赖包,然后使用保存镜像功能。后续训练作业使用新保存的镜像,无需每次启动训练作业时再次下载代码包以及安装依赖包,可节约训练作业启动时间。
CANN cann_8.0.rc1 PyTorch pytorch_2.1.0 获取软件和镜像 表2 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 ascendcloud-aigc-6.3.904-*.tar.gz 说明: 包名中的*表示具体的时间戳,以包名的实际时间为准。 获取路径:Support-E网站。
code_dir String 训练作业的代码目录。如:“/usr/app/”。应与boot_file一同出现,如果填入id或subscription_id+item_version_id则无需填写。 boot_file String 训练作业的代码启动文件,需要在代码目录下。如:“/usr/app/boot
Storage Service,简称OBS)存储输入输出数据、运行代码和模型文件,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此,在使用ModelArts之前通常先创建一个OBS桶,然后在OBS桶中创建文件夹用于存放数据。 本文档也以将运行代码存放OBS为例,请参考创建OBS桶,例如桶名:stan
说明 “创建方式” 选择“自定义算法”。 “启动方式” 选择“自定义”。 “镜像” 选择用于训练的自定义镜像。 “代码目录” 执行本次训练作业所需的代码目录。本文示例的代码目录为“obs://test-modelarts/ascend/code/”。 “启动命令” 镜像的Python
Standard开发环境 将Notebook的Conda环境迁移到SFS磁盘 使用ModelArts PyCharm插件调试训练ResNet50图像分类模型 使用ModelArts VS Code插件调试训练ResNet50图像分类模型
retrying”,则表示NCCL无法找到通信网卡或者是无法正常访问IP地址。需要排查训练代码中是否有设置NCCL_SOCKET_IFNAME环境变量,该环境变量由系统自动注入,训练代码中无需设置。训练代码去除NCCL_SOCKET_IFNAME环境变量设置逻辑后,单击右侧“重建”,重新
her界面。 在“Notebook”区域下,选择“TensorFlow-1.8”,新建一个ipynb文件。 在新建的Notobook中,在代码输入栏输入如下命令。 !pip install Shapely 在Terminal中安装 例如,通过terminal在“TensorFlow-1
Storage Service,简称OBS)存储输入输出数据、运行代码和模型文件,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此,在使用ModelArts之前通常先创建一个OBS桶,然后在OBS桶中创建文件夹用于存放数据。 本文档也以将运行代码存放OBS为例,请参考创建OBS桶,例如桶名:stan
Storage Service,简称OBS)存储输入输出数据、运行代码和模型文件,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此,在使用ModelArts之前通常先创建一个OBS桶,然后在OBS桶中创建文件夹用于存放数据。 本文档也以将运行代码存放OBS为例,请参考创建OBS桶,例如桶名:stan
BS桶,然后在OBS桶中创建文件夹用于存放数据。 本文档也以将运行代码以及输入输出数据存放OBS为例,请参考创建OBS桶,例如桶名:standard-llama2-13b。并在该桶下创建文件夹目录用于后续存储代码使用,例如:training_data。 创建VPC 虚拟私有云(Virtual
检查训练作业的代码目录和启动文件地址 进入ModelArts管理控制台,在“作业管理 > 训练作业”中查找到对应的“运行失败”的训练作业,单击作业“名称/ID”进入详情页。 在详情页左侧栏中,查看代码目录和启动文件选择是否正确,且OBS文件名称中不能有空格。 代码目录:需要选择到
ugging Face权重文件以及训练代码都需要上传至SFS Turbo中。而基于SFS Turbo所执行的训练流程如下: 将SFS Turbo挂载至ECS服务器后,可直接访问SFS Turbo。通过CloudShell远程登录ECS并将代码包上传至SFS Turbo中。 在表1
法”,“启动方式”选择“自定义”。 例如,当训练代码启动脚本在OBS路径为“obs://bucket-name/app/code/train.py”,创建作业时配置代码目录为“/bucket-name/app/code/”。则代码目录配置完成后,执行如下命令,那么“run_train
$PYTHON_ARGS " echo $CMD $CMD 在主机上新建“config.yaml”文件。 “config.yaml”文件用于配置pod,代码示例如下。代码中的“xxxx_train.sh”即为2修改的训练启动脚本。 apiVersion: batch.volcano.sh/v1alpha1
"dataset_version_id": "2ff0d6ba-c480-45ae-be41-09a8369bfc90", "dataset_id": "38277e62-9e59-48f4-8d89-c8cf41622c24", "data_source": [
MoXing API可让模型代码的编写更加简单、高效。 MoXing提供了一套文件对象API,可以用来读写OBS文件。 您可以通过MoXing API文档了解其与原生API对应关系,以及详细的接口调用示例,详细说明请参见MoXing文件操作。 示例代码: import moxing