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Turbo的数据存储方案,不适用于仅OBS存储方案。通过OBS对象存储服务(Object Storage Service)与SFS Turbo文件系统联动,可以实现灵活数据管理、高性能读取等。 约束限制 如果要使用自动重启功能,资源规格必须选择八卡规格。 适配的CANN版本是cann_8
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15所示数据结构,如缺省值为“NULL”。
在线服务 > 部署”,开始部署在线服务。 图5 部署在线服务 设置部署服务名称,选择Step2 部署模型中创建的AI应用。选择专属资源池,计算节点规格选择snt9b,部署超时时间建议设置为40分钟。此处仅介绍关键参数,更多详细参数解释请参见部署在线服务。 图6 部署在线服务-专属资源池
为PretrainedFromHF。 --tokenizer-name-or-path:tokenizer的存放路径,与HF权重存放在一个文件夹下。 --handler-name:生成数据集的用途,这里是生成的文本数据集,用于预训练。 GeneralPretrainHandler
要Server服务器能够访问网络,因此需要先完成网络配置。 2 配置Lite Server存储 Server资源需要挂载数据盘用于存储数据文件,当前支持SFS、OBS、EVS三种云存储服务,提供了多种场景下的存储解决方案。 3 配置Lite Server软件环境 不同镜像中预安装的软件不同,您通过Lite
conda和pip包混装,有一些包卸载不掉。 处理方法 参考如下代码,三步走。 先卸载numpy中可以卸载的组件。 删除你环境中site-packages路径下的numpy文件夹。 重新进行安装需要的版本。 import os os.system("pip uninstall -y numpy") os.system('rm
用户发布资产时提供的联系人姓名、手机号、邮箱。 资产管理 对于用户发布在AI Gallery中的资产,AI Gallery会做统一的保存管理。 对于文件类型的资产,AI Gallery会将资产保存在AI Gallery官方的OBS桶内。 对于镜像类型的资产,AI Gallery会将资产保存在AI
Ascend-vLLM介绍 Ascend-vLLM概述 vLLM是GPU平台上广受欢迎的大模型推理框架,因其高效的continuous batching和pageAttention功能而备受青睐。此外,vLLM还具备投机推理和自动前缀缓存等关键功能,使其在学术界和工业界都得到了广泛应用。
DevServer资源,并确保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。
训练作业启动前下载数据、模型、代码。 训练作业运行中上传日志、模型。 建议配置。 操作步骤 本案例场景为单机单卡场景下创建训练作业,数据和代码存储在OBS服务的并行文件系统下,创建自定义镜像训练作业。 使用主用户账号登录管理控制台,单击右上角用户名,在下拉框中选择“统一身份认证”,进入统一身份认证(IAM)服务。
使用Advisor工具分析生成调优建议 关于Advisor使用及安装过程请参见昇腾社区Gitee。最后生成导出的各类场景的建议包含以下两种: Terminal日志信息的概览建议。 包含Detail信息及修改示例的HTML信息。 按照建议信息做如下修改: 亲和优化器使能,在train
可调整参数:SEQ_LEN要处理的最大的序列长度(seq-length),参数值过大很容易发生显存溢出的错误。 可添加参数:在3_training.sh文件中添加开启重计算的参数。其中recompute-num-layers的值为模型网络中num-layers的参数值。 --recompute-granularity
可调整参数:SEQ_LEN要处理的最大的序列长度(seq-length),参数值过大很容易发生显存溢出的错误。 可添加参数:在3_training.sh文件中添加开启重计算的参数。其中recompute-num-layers的值为模型网络中num-layers的参数值。 --recompute-granularity
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在分发待标注文件,owner/manager/labeler/reviewer可见任务列表,但任务未分配完成,无法同时再启动任务。 1:运行中。labeler/reviewer进行标注和审核工作,owner验收,如新增、同步智能标注、导入未标注文件需再次分发新增文件。 2:验收中
精度问题概述 随着ChatGPT的推出,大模型迅速成为AI界热点。大模型训练需要强大的算力支撑,涉及数据、模型、框架、算子、硬件等诸多环节。由于规模巨大,训练过程复杂,经常出现loss不收敛的情况(模型精度问题),主要表现为loss曲线起飞或者毛刺等,且模型的下游任务评测效果变差
Turbo的数据存储方案,不适用于仅OBS存储方案。通过OBS对象存储服务(Object Storage Service)与SFS Turbo文件系统联动,可以实现灵活数据管理、高性能读取等。 约束限制 如果要使用自动重启功能,资源规格必须选择八卡规格。 适配的CANN版本是cann_8