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docker.com | sh sudo systemctl --now enable docker 步骤二:安装NVIDIA容器工具集 设置仓库地址和GPG key: distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \
地址。 out_file_name:输出的sharegpt格式文件地址。 prefix_name:预训练json文件的前缀 字段名称 (可设置为None,此时预训练数据集只有 input output 两段)输入前缀,(例如:您是一个xxx专家,您需要回答下面问题) input_name:预训练json文件的指令输入
地址。 out_file_name:输出的sharegpt格式文件地址。 prefix_name:预训练json文件的前缀 字段名称 (可设置为None,此时预训练数据集只有 input output 两段)输入前缀,(例如:您是一个xxx专家,您需要回答下面问题) input_name:预训练json文件的指令输入
个CCE集群。在ModelArts控制台购买Lite Cluster集群时,ModelArts的资源池会先纳管这个CCE集群,然后根据用户设置的规格创建相应的计算节点(BMS/ECS)。随后,CCE会对这些节点进行纳管,并且ModelArts会在CCE集群中安装npuDriver
k。 SSH:可以通过SSH协议远程连接Notebook。 ssh_keys Array of strings SSH密钥对名称列表,允许设置多个密钥对实现同时对SSH实例的访问。 service String 访问Notebook的途径,枚举值如下: NOTEBOOK:可以通过https协议访问Notebook。
k。 SSH:可以通过SSH协议远程连接Notebook。 ssh_keys Array of strings SSH密钥对名称列表,允许设置多个密钥对实现同时对SSH实例的访问。 service String 访问Notebook的途径,枚举值如下: NOTEBOOK:可以通过https协议访问Notebook。
otebook实例配置信息。 挂载OBS并行文件系统:在Notebook实例详情页面,选择“存储配置”页签,单击“添加数据存储”,设置挂载参数。 设置本地挂载目录,在“/data/”目录下输入一个文件夹名称,例如:demo。挂载时,后台自动会在Notebook容器“的/data/
分布式训练 训练加速 训练高可靠性 查看训练结果和日志 查看训练作业详情 训练作业运行中或运行结束后,可以在训练作业详情页面查看训练作业的参数设置,训练作业事件等。 查看训练作业日志 训练日志用于记录训练作业运行过程和异常信息,可以通过查看训练作业日志定位作业运行中出现的问题。 表2
sampler, 基于当前的epoch为其设置随机数,避免加载到重复数据 ### tr_sampler.set_epoch(epoch) ### 分布式改造,DDP sampler, 基于当前的epoch为其设置随机数,避免加载到重复数据 ###
|──llm_tools # 推理工具 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下,建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在 scripts 文件夹中。 ${workdir}(例如使用SFS Turbo的路径:/mnt/sfs_turbo/)
称。 打印如下信息,表示构建镜像成功。 图4 成功构建镜像 如果推理需要使用NPU加速图片预处理,适配了llava-1.5模型,启动时需要设置export ENABLE_USE_DVPP=1,需要安装torchvision_npu,可放到镜像制作脚本./AscendCloud/A
中的镜像更改或删除不影响服务部署。 false:表示不复制镜像模式,可极速创建AI应用,更改或删除SWR源目录中的镜像会影响服务部署。 不设置值时,默认为复制镜像模式。 tenant String 模型所属租户的账号id。 subscription_id String 模型订阅ID。
参数类型 描述 count Integer 不分页的情况下符合查询条件的总数量。 total_count Integer 当前查询结果的数量,不设置offset、limit查询参数时,count与total相同。 engine_runtimes Array of EngineAndRuntimesResponse
0.5.3 打印如下信息,表示构建镜像成功。 图3 成功构建镜像 注:若构建镜像时报错pip超时,可在Dockerfile中添加如下命令设置pip源 RUN pip config set global.index-url https://xxx/simple RUN pip config
称。 打印如下信息,表示构建镜像成功。 图3 成功构建镜像 如果推理需要使用NPU加速图片预处理,适配了llava-1.5模型,启动时需要设置export ENABLE_USE_DVPP=1,需要安装torchvision_npu,可放到镜像制作脚本./AscendCloud/A
装完成后需要看是否加载到内核,通过执行“lsmod | grep peer”查看是否加载。 如果git clone拉不下来代码,可能需要先设置下git的配置: git config --global core.compression -1 export GIT_SSL_NO_VERIFY=1
描述 total_count Integer 不分页的情况下符合查询条件的总服务数量。 count Integer 当前查询结果的服务数量,不设置offset、limit查询参数时,count与total相同。 services Array of ListServices objects
json,数据大小:43.6 MB。 自定义数据 预训练数据:用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下: 使用标准的.json格式的数据,通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
json,数据大小:43.6 MB。 自定义数据 预训练数据:用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下: 使用标准的.json格式的数据,通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
式读取训练数据文件。 创建SFS Turbo文件系统前提条件: 创建SFS Turbo文件系统前,确认已有可用的VPC。 需要由IAM用户设置SFS Turbo FullAccess权限,用于授权ModelArts云服务使用SFS Turbo。 详细操作指导请参考创建SFS Turbo文件系统。