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设置镜像的对外服务接口,推理接口需与config.json文件中apis定义的url一致,当镜像启动时可以直接访问。下面是mnist镜像的访问示例,该镜像内含mnist数据集训练的模型,可以识别手写数字。其中listen_ip为容器IP,您可以通过启动自定义镜像,在容器中获取容器IP。 请求示例 curl -X
None 服务介绍 ModelArts产品 产品介绍 03:19 了解什么是ModelArts ModelArts自动学习 视频介绍 02:59 ModelArts自动学习简介 ModelArts CodeLab 视频介绍 04:16 ModelArts CodeLab介绍 JupyterLab
使用多少token,必须大于或等于--max-model-len,推荐使用4096或8192。 --dtype:模型推理的数据类型。支持FP16和BF16数据类型推理。float16表示FP16,bfloat16表示BF16。 --tensor-parallel-size:模型并
json等tokenizer文件或者其他json文件。如果缺少则需要直接复制至权重转换后的文件夹中,否则不能直接用于推理。 用户自定义执行权重转换参数修改说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行,同样以 llama2 为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging Face 转 Megatron格式,以及Megatron
json等tokenizer文件或者其他json文件。若缺少则需要直接复制至权重转换后的文件夹中,否则不能直接用于推理。 用户自定义执行权重转换参数修改说明 若用户要自定义数据处理脚本并且单独执行,同样以 llama2 为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging Face 转 Megatron格式,以及Megatron
口: 在浏览器地址栏输入xx.xx.xx.xx:3000,登录Grafana,默认账号密码为:admin/admin。在配置管理页面,添加数据源,类型选择Prometheus。 备注:xx.xx.xx.xx为Grafana的所在宿主机的IP地址 图1 Prometheus 在HT
scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh 脚本,自定义环境变量的值,并运行该脚本。其中环境变量详细介绍如下: 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行,同样以 llama2 为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging Face 转 Megatron格式,以及Megatron
scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh 脚本,自定义环境变量的值,并运行该脚本。其中环境变量详细介绍如下: 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行,同样以 llama2 为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging Face 转 Megatron格式,以及Megatron
scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh 脚本,自定义环境变量的值,并运行该脚本。其中环境变量详细介绍如下: 若用户要自定义数据处理脚本并且单独执行,同样以 llama2 为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging Face 转 Megatron格式,以及Megatron
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scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh 脚本,自定义环境变量的值,并运行该脚本。其中环境变量详细介绍如下: 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行,同样以 llama2 为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging Face 转 Megatron格式,以及Megatron
json等tokenizer文件或者其他json文件。如果缺少则需要直接复制至权重转换后的文件夹中,否则不能直接用于推理。 用户自定义执行权重转换参数修改说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行,同样以 llama2 为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging Face 转 Megatron格式,以及Megatron
json等tokenizer文件或者其他json文件。如果缺少则需要直接复制至权重转换后的文件夹中,否则不能直接用于推理。 用户自定义执行权重转换参数修改说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行,同样以 llama2 为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging Face 转 Megatron格式,以及Megatron
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json等tokenizer文件或者其他json文件。若缺少则需要直接复制至权重转换后的文件夹中,否则不能直接用于推理。 用户自定义执行权重转换参数修改说明 若用户要自定义数据处理脚本并且单独执行,同样以 llama2 为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging Face 转 Megatron格式,以及Megatron
String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 offset 否 Integer 数据条目偏移量。 limit 否 Integer 指定每一页返回的最大条目数,取值范围[1,100],默认为50。 order 否 String
使用多少token,必须大于或等于--max-model-len,推荐使用4096或8192。 --dtype:模型推理的数据类型。支持FP16和BF16数据类型推理。float16表示FP16,bfloat16表示BF16。 --tensor-parallel-size:模型并
A16支持128和-1,W8A16支持-1。 --w-bit:量化比特数,W4A16设置4,W8A16设置8。 --calib-data:数据集路径,推荐使用:https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup,注意需指定到val
scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh 脚本,自定义环境变量的值,并运行该脚本。其中环境变量详细介绍如下: 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行,同样以 llama2 为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging Face 转 Megatron格式,以及Megatron
output2=obs://bucket/output2 --input String 否 训练的输入信息,指定后,训练作业将会把对应OBS上的数据下载到训练容器,并将数据存储路径通过指定的参数传递给训练脚本。如果需要指定多个参数,可以使用--input data_path1=obs://bucket/data1