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的情况下,Fine Tune会是一个比较好的选择。 moxing.tensorflow包含所有的接口,对TensorFlow做了优化,里面的实际接口还是TensorFlow的原生接口。 当非MoXing代码中没有Adam名称范围时,需要修改非MoXing代码,在其中增加如下内容:
开发Workflow的核心概念介绍 Workflow Workflow是一个有向无环图(Directed Acyclic Graph,DAG),由节点和节点之间的关系描述组成。 图1 Workflow介绍 节点与节点之间的依赖关系由单箭头的线段来表示,依赖关系决定了节点的执行顺序
性。 投机推理端到端推理示例 以llama-2-13b-chat-hf模型作为LLM大模型,llama1.1b作为小模型,启用openai接口服务为例。 使用下面命令启动推理服务。 base_model=/path/to/base_model spec_model=/path/to/spec_model
自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。
首先给出单个节点训练的config.yaml文件模板,用于配置pod。而在训练中,需要按照参数说明修改${}中的参数值。该模板使用SFS Turbo挂载方案。 apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: configmap1980-vcjob
首先给出单个节点训练的config.yaml文件模板,用于配置pod。而在训练中,需要按照参数说明修改${}中的参数值。该模板使用SFS Turbo挂载方案。 apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: configmap1980-vcjob
首先给出单个节点训练的config.yaml文件模板,用于配置pod。而在训练中,需要按照参数说明修改${}中的参数值。该模板使用SFS Turbo挂载方案。 apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: configmap1980-vcjob
al的文件与JupyterLab目录的文件相同。 挂载EVS存储的Notebook,JupyterLab目录的文件可使用Moxing接口或SDK接口,读取OBS中的文件。Terminal的文件与JupyterLab目录的文件相同。 父主题: Standard Notebook
├──start.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 相关文档
首先给出单个节点训练的config.yaml文件模板,用于配置pod。而在训练中,需要按照参数说明修改${}中的参数值。该模板使用SFS Turbo挂载方案。 apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: configmap1980-vcjob
型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 启动kv-cache-int8-per-tensor量化服务。 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数: --kv-cache-dtype int8_pertensor #只支持int8,表示kvint8 per-tensor量化
型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 启动kv-cache-int8-per-tensor量化服务。 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数: --kv-cache-dtype int8_pertensor #只支持int8,表示kvint8 per-tensor量化
Atlas 800训练服务器HCCN Tool Atlas 800 训练服务器 1.0.11 HCCN Tool接口参考主要介绍集群网络工具hccn_tool对外接口说明,包括配置RoCE网卡的IP、网关,配置网络检测对象IP和查询LLDP信息等。 Atlas 800训练服务器备件查询助手
Notebook”中创建Notebook实例,在Terminal或ipynb文件中直接调用ModelArts SDK的接口。在Notebook中调用SDK,可直接参考接口说明,执行OBS管理、作业管理、模型管理和服务管理等操作。 ModelArts SDK支持在本地安装配置使用。使用时,需进行Session鉴权。
├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 相关文档
分析错误时:训练镜像先看日志,推理镜像先看API的返回。 可以通过命令查看容器输出到stdout的所有日志: docker logs -f 39c9ceedb1f6 一般在做推理镜像时,部分日志是直接存储在容器内部的,所以需要进入容器看日志。注意:重点对应日志中是否有ERROR(包括,容器启动时、API执行时)。
--enable-insecure-extension-access --listen --log-startup --disable-safe-unpickle --api 等待克隆仓库,下载依赖模型,启动成功后显示如图1所示。 图1 启动成功后显示 如果在安装编译handrefinerportable时出错,则需手动下载whl包:
stom),显示引擎包地址。 运行环境 如果元模型来源于训练作业/对象存储服务(AI引擎为预置引擎),显示元模型依赖的运行环境。 容器调用接口 如果元模型来源于对象存储服务(AI引擎为Custom)/容器镜像,显示模型启动的协议和端口号。 推理代码 如果元模型来源于训练作业且为旧版训练作业,则显示推理代码的存放路径。
/home/mind/model/ascend_vllm/ python /home/mind/model/ascend_vllm/vllm/entrypoints/api_server.py --model="${model_path}" --ssl-keyfile="/home/mind/model/key
故障恢复 ModelArts全球基础设施围绕华为云区域和可用区构建。华为云区域提供多个在物理上独立且隔离的可用区,这些可用区通过延迟低、吞吐量高且冗余性高的网络连接在一起。利用可用区,您可以设计和操作在可用区之间无中断地自动实现故障转移的应用程序和数据库。与传统的单个或多个数据中