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创建算法 功能介绍 创建一个算法。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/algorithms 表1 路径参数 参数
新安装的包与镜像中带的CUDA版本不匹配。 处理方法 必现的问题,使用本地Pycharm远程连接Notebook调试安装。 先远程登录到所选的镜像,使用“nvcc -V”查看目前镜像自带的CUDA版本。 重装torch等,需要注意选择与上一步版本相匹配的版本。 建议与总结 在创建训练作业前,推荐您先使用Mode
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 Server算力资源和镜像版本配套关系章节查看已安装的软件。当Server服务器中预装的软件无法满足业务需求时,您可在Server服务器中配置所需要的软件环境。 父主题: Lite Server资源配置
场景介绍 方案概览 本文档介绍了在ModelArts的Standard上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程,利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件,为用户提供推理部署方案,帮助用户使能大模型业务。
准备代码 本教程中用到的训练、推理代码如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
准备代码 本教程中用到的训练、推理代码如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“AI专属资源池 > 弹性集群 Cluster”,在“弹性集群”页面,选择“Lite资源池”页签,查看资源池列表。 进入资源池详情页,在节点管理页面,选择需要进行驱动升级的节点,单击操作列的“更多 > 驱动升级”。 在“驱动升级”弹窗中,会
新建Workflow Execution 功能介绍 创建Workflow Execution。 接口约束 无 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST
在目标模型服务右侧,单击操作列的“更多 > 设置QPS”,在弹窗中修改数值,单击“提交”启动修改任务。 图1 修改QPS 在“我的服务”页签,单击服务名称,进入服务详情页,可以查看修改后的QPS是否生效。 父主题: 管理我的服务
场景介绍 方案概览 本文档介绍了在ModelArts的Standard上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程,利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件,为用户提供推理部署方案,帮助用户使能大模型业务。
#检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y docker 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
针对启用团队标注功能的数据标注任务,支持创建团队标注任务,将标注任务指派给不同的团队,由多人完成标注任务。同时,在成员进行数据标注过程中,支持发起验收、继续验收以及查看验收报告等功能。 团队标注功能是以团队为单位进行管理,数据集启用团队标注功能时,必须指定一个团队。一个团队可以添加多个成员。 一个账号最多可添加10个团队。
使用AWQ量化 AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:per-group Step1 模型量化 可以在Huggingfac
关闭Matmul_all_reduce融合算子的命令: unset USE_MM_ALL_REDUCE_OP 配置后重启推理服务生效。 查看详细日志 查看详细耗时日志可以辅助定位性能瓶颈,但会影响推理性能。如需开启,配置以下环境变量。 export DETAIL_TIME_LOG=1 export
processed_for_ma_input/llama2-13b/converted_weights_TP${TP}PP${PP}目录下查看转换后的权重文件。 Megatron转HuggingFace参数说明 训练完成的权重文件默认不会自动转换为Hugging Face格式权重
在对专属资源池有一定了解后,如果您需要创建一个自己的专属资源池,您可参考创建Standard专属资源池来进行创建。 专属资源池创建成功后,可在查看Standard专属资源池详情中查看专属资源池的详细信息。 如果专属资源池的规格与您的业务不符,可通过扩缩容Standard专属资源池来调整专属资源池的规格。
/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/llama2-13b/converted_weights_TP${TP}PP${PP} 目录下查看转换后的权重文件。 Megatron转HuggingFace参数说明 训练完成的权重文件默认不会自动转换为Hugging Face格式权重
场景介绍 方案概览 本文档介绍了在ModelArts的Standard上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程,利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件,为用户提供推理部署方案,帮助用户使能大模型业务。
创建ModelArts人工标注作业 由于模型训练过程需要大量有标签的数据,因此在模型训练之前需对没有标签的数据添加标签。您可以通过创建单人标注作业或团队标注作业对数据进行手工标注,或对任务启动智能标注添加标签,快速完成对图片的标注操作,也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。
配的情况。 如果上述方法还出现了错误,可以去notebook里面调试打印CUDA_VISIBLE_DEVICES变量,或者用以下代码测试,查看结果是否返回的是True。 import torch torch.cuda.is_available() 建议与总结 在创建训练作业前,推