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Notebook中选择自定义镜像与规格 存储配置选择“弹性文件服务SFS”,并且选择已创建的SFS Turbo实例。如果该SFS Turbo多人共用,则推荐用户编辑“子目录挂载”,创建自己的子目录进行划分。 图2 Notebook中选择弹性文件服务 使用Notebook将OBS数据导入SFS
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:standard-qwen-14b。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。
步骤提前验证: 将自定义引擎镜像下载至本地机器,假设镜像名为custom_engine:v1。 将模型包文件夹复制到本地机器,假设模型包文件夹名字为model。 在模型包文件夹的同级目录下验证如下命令拉起服务: docker run --user 1000:100 -p 8080:8080
/mnt/sfs_turbo/code/ -f -r 本案例中以obsutils方式上传文件,除此之外也可通过SCP方式上传文件,具体操作步骤可参考本地Linux主机使用SCP上传文件到Linux云服务器。 在SFS中将文件设置归属为ma-user。 chown -R ma-user:ma-group
在“新增访问密钥”弹窗中,填写该密钥的描述说明,单击“确定”。根据提示单击“立即下载”,下载密钥。密钥文件会直接保存到浏览器默认的下载文件夹中,文件名为“credentials.csv”,可打开文件查看访问密钥(Access Key Id和Secret Access Key)。 “proj
Gallery CLI配置工具指南 安装Gallery CLI配置工具 使用Gallery CLI配置工具下载文件 使用Gallery CLI配置工具上传文件 父主题: AI Gallery(新版)
建日志组和日志流,默认缓存7天内的运行日志。如需了解LTS专业日志管理功能,请参见云日志服务。 说明: “运行日志输出”开启后,不支持关闭。 LTS服务提供的日志查询和日志存储功能涉及计费,详细请参见了解LTS的计费规则。 请勿打印无用的audio日志文件,这会导致系统日志卡死,
载功能,需要新建一个OBS挂载专属目录如“/obs-mount/”,避免选择存量目录覆盖已有文件。OBS挂载仅开放对挂载目录文件新增、查看、修改功能,如果需要删除文件请到OBS并行文件系统中手动删除。 健康检查接口示例如下。 URI GET /health 请求示例curl -X
ffusion-v1-5/ -b main # 将下载的文件夹重命名,以便后续脚本中引用。 mv stable-diffusion-v1-5 pytorch_models 此处由于Huggingface网站的限制以及模型文件的大小原因,很可能会下载失败。您可以登录Huggingf
建议根据业务情况及使用习惯,选择OBS使用方法。 如果您的数据量较小(小于100MB)或数据文件少(少于100个),建议您使用控制台上传数据。控制台上传无需工具下载或多余配置,在少量数据上传时,更加便捷高效。 如果您的数据量较大或数据文件较多,建议选择OBS Browser+或obsutil工具上传。OBS
d/20auto-upgrades”文件: vi /etc/apt/apt.conf.d/20auto-upgrades 将其中的“Unattended-Upgrade "1"; ”改为“Unattended-Upgrade "0";”以禁用自动更新,然后保存文件并退出。 将当前内核版本锁定。
delete_source 否 Boolean 是否删除源文件,对非文本类型数据集有效(文本类型数据集因为是导入的整个文本文件,故删除一条样本不会对源文本有影响)。可选值如下: false:不删除源文件(默认值) true:删除源文件(注意:此操作可能影响已使用这些文件的数据集版本或其他数据集,导致页面展示异常或者训练/推理异常)
Server适配MindIE推理部署指导 方案概述 准备权重 Lite Server部署推理服务 附录:rank_table_file.json文件 附录:config.json文件 父主题: DeepSeek系列模型推理
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编辑llm_train/AscendSpeed中的Dockerfile文件第一行镜像地址,修改为本文档中的基础镜像地址。 FROM {image_url} (选填)编辑llm_train/AscendSpeed中的Dockerfile文件,修改git命令,填写自己的git账户信息。 git config
xxx.zip,并直接进入到llm_train/AscendSpeed文件夹下面 cd ./llm_train/AscendSpeed 编辑llm_train/AscendSpeed中的Dockerfile文件第一行镜像地址,修改为本文档中的基础镜像地址。 FROM {image_url}
训练前需要修改数据集路径、模型路径。脚本里写到datasets路径即可。 run_lora_sdxl中的vae路径要准确写到sdxl_vae.safetensors文件路径。 vim run_lora.sh vim run_lora_sdxl.sh 启动SD1.5 LoRA训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。
需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x
xxx.zip,并直接进入到llm_train/AscendSpeed文件夹下面 cd ./llm_train/AscendSpeed 编辑llm_train/AscendSpeed中的Dockerfile文件第一行镜像地址,修改为本文档中的基础镜像地址。 FROM {image_url}
编辑llm_train/AscendSpeed中的Dockerfile文件第一行镜像地址,修改为本文档中的基础镜像地址。 FROM {image_url} (选填)编辑llm_train/AscendSpeed中的Dockerfile文件,修改git命令,填写自己的git账户信息。 git config