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Huggingface缓存目录空间不足,出现OSError: [Errno 122] Disk quota exceeded 问题现象 报错提示OSError: [Errno 122] Disk quota exceeded。 原因分析 默认情况下,下载数据集缓存目录为“~/.c
使用ModelArts Standard专属资源池训练的场景介绍 不同AI模型训练所需要的数据量和算力不同,在训练时选择合适的存储及训练方案可提升模型训练效率与资源性价比。ModelArts Standard支持单机单卡、单机多卡和多机多卡的训练场景,满足不同AI模型训练的要求。
使用ModelArts Standard专属资源池进行单机单卡训练 操作流程 准备工作 购买服务资源(OBS和SWR) 配置权限 创建专属资源池(不需要打通VPC) 安装和配置OBS命令行工具 (可选)工作空间配置 模型训练 本地构建镜像及调试 上传镜像 上传数据和算法到OBS 使用Notebook进行代码调试
AOE的自动性能调优使用上完全没有效果怎么办? 在MindSpore Lite Convertor2.1版本之前可能出现的调优不生效的场景,建议直接使用MindSpore Lite Convertor2.1及以后的版本。配置文件指定选项进行AOE调优。使用转换工具配置config
SFT全参微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b SFT微调为例,执行脚本 0_pl_sft_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。
预训练任务 配置预训练脚本qwen.sh中的超参,并执行预训练任务。 这里以Qwen-14B为例,对于Qwen-7B和Qwen-72B,操作过程与Qwen-14B相同,只需修改对应参数即可。 预训练超参配置 预训练脚本qwen.sh,存放在“xxx-Ascend/llm_trai
在推理生产环境中部署推理服务 本章节介绍如何在ModelArts的推理生产环境(ModelArts控制台的在线服务功能)中部署推理服务。 Step1 准备模型文件和权重文件 在OBS桶中,创建文件夹,准备ascend_vllm代码包、模型权重文件、推理启动脚本run_vllm.s
准备镜像环境 Step1 检查环境 请参考DevServer资源开通,购买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。 购买DevServer资源时如果无可选资源规格,需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给多个用户
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据集 本教程使用Alpaca数据集,数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的DevServer。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格:不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的DevServer。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格:不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
在推理生产环境中部署推理服务 本章节介绍如何在ModelArts的推理生产环境(ModelArts控制台的在线服务功能)中部署推理服务。 Step1 准备模型文件和权重文件 在OBS桶中,创建文件夹,准备模型权重文件、推理启动脚本run_vllm.sh及SSL证书。此处以chatglm3-6b为例。
创建Workflow训练作业节点 功能介绍 该节点通过对算法、输入、输出的定义,实现ModelArts作业管理的能力。主要用于数据处理、模型训练、模型评估等场景。主要应用场景如下: 当需要对图像进行增强,对语音进行除噪等操作时,可以使用该节点进行数据的预处理。 对于一些物体检测,
迁移Standard专属资源池和网络至其他工作空间 背景信息 专属资源池的工作空间关联了企业项目,企业项目涉及到账单归集。为隔离不同子用户操作资源的权限,ModelArts提供了工作空间功能,管理员可以根据工作空间,隔离不同子用户操作工作空间内资源的权限。工作空间迁移包括资源池迁移和网络迁移,具体方法可见下文说明。
将AI Gallery中的模型部署为AI应用 AI Gallery支持将模型部署为AI应用,在线共享给其他用户使用。 前提条件 选择的模型必须是支持部署为AI应用的模型,否则模型详情页没有“部署 > AI应用”选项。 部署AI应用 登录AI Gallery。 单击“模型”进入模型列表。
使用AI Gallery SDK构建自定义模型 AI Gallery的Transformers库支持部分开源的模型结构框架,并对昇腾系列显卡进行了训练/推理性能优化,可以做到开箱即用。如果你有自己从头进行预训练的模型,AI Gallery也支持使用SDK构建自定义模型接入AI Gallery。
使用边缘节点部署边缘服务能否使用http接口协议? 系统默认使用https。如果您想使用http,可以采取以下两种方式: 方式一:在部署边缘服务时添加如下环境变量: MODELARTS_SSL_ENABLED = false 图1 添加环境变量 方式二:在使用自定义镜像导入模型时
报错"ssh: connect to host ModelArts-xxx port xxx: Connection timed out"如何解决? 问题现象 原因分析 原因分析一:实例配置的白名单IP与本地网络访问IP不符。 解决方法:请修改白名单为本地网络访问IP或者去掉白名单配置。
VS Code连接开发环境时报错Missing GLIBC,Missing required dependencies 问题现象 VS Code连接开发环境时报错如下: Warning: Missing GLIBC >= 2.28! from /lib/x86_64-linux-gnu/libc-2
SFT全参微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b SFT微调为例,执行脚本 0_pl_sft_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所