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请检查在ModelArts所创建运行中的作业,并停止或删除相关作业,即可停止计费。 操作步骤: 在ModelArts管理控制台,单击左侧菜单栏的“总览”,您可以在“总览”区域查看正在收费的作业。再根据实际情况进入管理页面,停止收费。 图1 查看收费作业 进入“ModelArts>Workflow”页面,检
为分布式的。您可以根据实际需求进行选择。 推理速度与模型复杂度强相关,您可以尝试优化模型提高预测速度。 ModelArts中提供了模型版本管理的功能,方便溯源和模型反复调优。 图1 部署在线服务 父主题: 在线服务
关修复建议。 自动诊断工具可以有效减少人工分析profiling的耗时,降低性能调优的门槛,帮助客户快速识别性能瓶颈点并完成性能优化。推荐用户在采集profiling分析后使用自动诊断工具进行初步性能调优。更进一步的性能调优再使用Ascend-Insight工具进行数据可视化并人工分析瓶颈点。
_filter方法,然后在数据预处理的参数里指定自己的handler名称即可 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
_filter方法,然后在数据预处理的参数里指定自己的handler名称即可 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
_filter方法,然后在数据预处理的参数里指定自己的handler名称即可 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
文件不存在,请忽略该报错继续执行后续操作。 检查复制的OBS的路径是否与开发环境或训练作业在同一个区域。 进入ModelArts管理控制台,查看其所在区域。然后再进入OBS管理控制台,查看您使用的OBS桶所在的区域。查看是否在同一区域。 是,请执行3。 否,请在ModelArts同一区域的O
练推理。 ModelArts Standard权限配置 样例 对应功能 场景 说明 ModelArts Standard权限管理 IAM权限配置、权限管理 为子账号配置权限 当一个华为云账号下需创建多个IAM子账号时,可参考此样例,为IAM子账号赋予使用ModelArts所需的权
pipeline代码适配 onnx pipeline的主要作用是将onnx模型进行一系列编排,并在onnx Runtime上按照编排顺序执行。因此,需要将转换得到的mindir模型按照相同的逻辑进行编排,并在MindSpore Lite上执行。只需要将原始onnx的pipelin
范围。当前针对常见的开源LLM/AIGC等领域的开源模型,ModelArts已经提供了迁移好的开箱即用模型,且保证了较优的精度和性能。如果用户业务同样使用这些开源模型,建议直接使用ModelArts提供的模型运行指导,其余场景再考虑使用本指导自行迁移和调优。 迁移流程 模型迁移主
现_filter方法,然后在数据预处理的参数里指定自己的handler名称即可 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
#收缩公私钥文件权限 sed -i "s/ma-user/#ma-user/g" /etc/sudoers #不允许ma-user用户免密执行所有命令 } delete_sniff_compiler hardening_ssh_config Ascend镜像中存在
使用MoXing时,如何进行增量训练? 在使用MoXing构建模型时,如果您对前一次训练结果不满意,可以在更改部分数据和标注信息后,进行增量训练。 “mox.run”添加增量训练参数 在完成标注数据或数据集的修改后,您可以在“mox.run”中,修改“log_dir”参数,并新增
_filter方法,然后在数据预处理的参数里指定自己的handler名称即可 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
false tpu_use_sudo: false use_cpu: false 启动SD1.5 Finetune训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh run_finetune.sh 所有数据保存在auto_log/avg_step_time.txt文本中
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t4_data.json.json)按照下面的数据存放目录要求放置。 样例数据集alpaca_gpt4_data.json.json的下载链接:https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/blob/main/alpaca
进行预测。 经典案例:在线服务预测报错MR.0105 出现其他情况,优先检查客户端和外部网络是否有问题。 以上方法均未解决问题,请联系系统管理员。 父主题: 服务预测
动修改tokenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step4 其他配置 选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况,用户可参考表1进行配置。 图2 选择资源池规格 作业日志选择OBS中的路径,训练作业的日志信息则保存该路径下。
_train/processed_for_input/llama2-13b/data/fintune/ 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 同样以 llama2 为例,用户在Notebook中直接编辑scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本,