检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
该目录下主要放置性能、精度任务的yaml配置文件,包含性能基线、精度基线、训练最佳实践参数等,以上配置文件仅供参考。 代码上传至OBS 本地完成代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip的解压,将llm_train文件上传至OBS中。 结合准备数据、准备权重、准备代码,将数据集、原始权重、代码文件都上传至OBS后,OBS桶的目录结构如下。
0/resolve/main/sd_xl_base_1.0.safetensors。 编写Dockerfile文件。 基于官方提供的基础镜像构建自定义镜像sdxl-train:0.0.1。参考如下命令编写Dockerfile文件。镜像地址{image_url}请参见表2。 FROM {image_url} #
Torch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口,执行训练的同时采集性能数据,完成训练后直接输出可视化的性能数据文件,提升了性能分析效率。 Ascend PyTorch Profiler接口可全面采集PyTorch训练场景下的性能数据,主要包括PyTor
Torch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口,执行训练的同时采集性能数据,完成训练后直接输出可视化的性能数据文件,提升了性能分析效率。 Ascend PyTorch Profiler接口可全面采集PyTorch训练场景下的性能数据,主要包括PyTor
te”会舍弃标注框超出原始图片边界的图片。 输出目录结构如下所示。其中“Data”文件夹用于存放新生成的图片和标注信息,“manifest”文件存储文件夹中图片的结构,可直接导入到数据集中。 |----data_url |----Data |----xxx
Lite的Lite k8s Cluster。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的资源和Ascend Snt9B。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.6.0版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异,具体如表1所示。 表1 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称
上传OBS的文件规范: 文件名规范:不能有+、空格、制表符。 如不需要提前上传训练数据,请创建一个空文件夹用于存放工程后期生成的文件。如:“/bucketName/data-cat”。 如需要提前上传待标注的图片,请创建一个空文件夹,然后将图片文件保存在该文件夹下,图片的目录
# config配置文件目录 |──config/ # 配置文件 |──deepspeed/ # deepspeed配置json文件 |──performance_cfgs
String 存储类型。 当前支持“obs”、“obsfs” 和“evs”,其中,obsfs类型当前仅支持部分专属资源池。若您需要挂载OBS并行文件系统,请提工单。 location 否 Object 存储位置,如果type为“obs”类型,该参数必须填写,如表5所示数据结构,如缺省值为“NULL”。
使用puttygen将密钥对.pem文件转成.ppk文件 下载puttygen,并双击运行puttygen。 单击“Load”,上传.pem密钥(即在创建Notebook实例时创建并保存的密钥对文件)。 单击“Save private key”,保存生成的.ppk文件。.ppk文件的名字可以自定义,例如key
模型文件目录下不能出现dockerfile文件,需要去掉模型文件目录下存在dockerfile文件。 图2 构建日志:dockerfile文件目录有问题 pip软件包版本不匹配,需要修改为日志中打印的存在的版本。 图3 pip版本不匹配 构建日志中出现报错:“exec /usr/bin/sh:
当AI应用的状态变为“待启动”时,表示创建完成。 启动AI应用 上传AI应用的运行文件“app.py”。在AI应用详情页,选择“应用文件”页签,单击“添加文件”,进入上传文件页面。 运行文件的开发要求请参见准备AI应用运行文件app.py。 上传单个超过5GB的文件时,请使用Gallery CLI工具。CLI工具的获取和使用请参见Gallery
Lite的Lite k8s Cluster。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的资源和Ascend Snt9B。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.6.3版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异,具体如表1所示。 表1 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称
部署开发环境本地服务Predictor,即将模型文件部署在开发环境中,其环境规格取决于开发环境资源规格;例如在一个modelarts.vm.cpu.2u的Notebook中,部署本地Predictor,其运行环境就是cpu.2u。 部署在线服务Predictor,即将存储在OBS中的模型文件部署到线上服务管理
History页签后,下载该插件的离线安装包,如图所示。 图1 Python插件离线安装包 在本地VS Code环境中,将下载好的.vsix文件拖动到远端Notebook中。 右键单击该文件,选择Install Extension VSIX。 方法二:设置远端默认安装的插件 按照在ModelArts的Notebook中如何设置VS
3.909中的AscendCloud-LLM-xxx.zip软件包和算子包AscendCloud-OPP,AscendCloud-LLM关键文件介绍如下。 |——AscendCloud-LLM ├──llm_inference # 推理代码 ├──ascend_vllm
ssion鉴权。 将自定义的推理文件和模型配置文件保存在训练生成的模型文件目录下。如训练生成的模型保存在“/home/ma-user/work/tensorflow_mlp_mnist_local_mode/train/model/”中,则推理文件“customize_service
运行结果将存储在output文件夹中,如果用户指定了output_path,会指定位置保存,如果不指定则在当前代码执行目录生成文件夹保存输出。整体运行的结果都存放在output文件夹中,每转一次模型就会根据模型名称以及相关参数生成结果文件,如下图所示。 图3 output文件 在每次运行的结
管理数据集文件 预览文件 在数据集详情页,选择“数据集文件”页签。单击文件名称即可在线预览文件内容。 仅支持预览大小不超过10MB、格式为文本类或图片类的文件。 下载文件 在数据集详情页,选择“数据集文件”页签。单击操作列的“下载”,选择保存路径单击“确认”,即可下载文件到本地。 删除文件
型只支持Manifest文件导入数据集的方式。 Manifest文件:指数据集为Manifest文件格式,Manifest文件定义标注对象和标注内容的对应关系,且Manifest文件已上传至OBS中。Manifest文件的规范请参见从Manifest文件导入规范说明。 导入“物体