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基于vLLM(v0.6.0)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大max-model-len长度,不代表最佳性能。
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基于vLLM(v0.6.0)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大max-model-len长度,不代表最佳性能。
基于vLLM(v0.6.3)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大max-model-len长度,不代表最佳性能。
本文旨在帮助您了解ModelArts的基本使用流程以及相关的常见问题,帮助您快速上手ModelArts服务。 面向不同AI基础的开发者,本文档提供了相应的入门教程,帮助用户更快速地了解ModelArts的功能,您可以根据经验选择相应的教程。 面向AI开发零基础的用户,您可以使用ModelArts在AI
指定每个设备的训练批次大小 gradient_accumulation_steps 8 指定梯度累积的步数,这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可根据自己要求适配 num_train_epochs 5 表示训练轮次,根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。可根据自己要求适配
本教程中用到的模型软件包如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包 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。 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-6.3.908-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。
Learning)是机器学习领域中的一种训练方法,它允许人工智能(AI)模型在已经学习了一定知识的基础上,增加新的训练数据到当前训练流程中,扩展当前模型的知识和能力,而不需要从头开始。 增量训练不需要一次性存储所有的训练数据,缓解了存储资源有限的问题;另一方面,增量训练节约了重新
例如访问华为云的OBS服务,和具体的AI引擎解耦,在ModelArts支持的所有AI引擎(TensorFlow、MXNet、PyTorch、MindSpore等)下均可以使用。目前,提供的MoXing Framework功能中主要包含操作OBS组件,即下文中描述的mox.file接口。
在开发环境中部署本地服务进行调试 可以通过部署本地服务来进行调试,即在导入模型或模型调试后,在开发环境Notebook中部署Predictor进行本地推理。 只支持使用ModelArts Notebook部署本地服务。 开发环境本地服务Predictor和在线服务Predictor说明
(响应消息头中X-Subject-Token的值)。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 status 是 String 服务状态,取值为: running:running为启动节点实例,只有处于stopped状态的节点实例支持启动。 stopped:stop
Arts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 提示:本文档适用于OBS+SFS Turbo的数据存储方案,不适用于仅OBS存储方案。通过OBS对象存储服务(Object Storage
服务管理 通过patch操作对服务进行更新 查询服务监控信息 查询服务列表 部署服务 查询支持的服务部署规格 查询服务详情 更新服务配置 删除服务 更新模型服务的单个属性 查询专属资源池列表 查询服务事件日志 启动停止边缘节点服务实例 查询服务更新日志 添加资源标签 删除资源标签
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Arts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 提示:本文档适用于OBS+SFS Turbo的数据存储方案,不适用于仅OBS存储方案。通过OBS对象存储服务(Object Storage
卡死等)导致训练作业还未完成就被中断,下一次训练可以在上一次的训练基础上继续进行。这种方式对于需要长时间训练的模型而言比较友好。 断点续训练是通过checkpoint机制实现。 checkpoint的机制是:在模型训练的过程中,不断地保存训练结果(包括但不限于EPOCH、模型权重
在ModelArts进行AI全流程开发时,会产生计算资源的计费,计算资源为进行运行自动学习、Workflow、开发环境、模型训练和部署服务的费用。具体内容如表1所示。 表1 计费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 计算资源 专属资源池 使用计算资源的用量。 具体费用可参见ModelArts价格详情。
process the new request 原因分析 该报错是因为发送预测请求后,服务出现停止后又启动的情况。 处理方法 需要您检查服务使用的镜像,确定服务停止的原因,修复问题。重新创建模型部署服务。 父主题: 服务部署
3567:用户只能访问自己账号下的obs目录,ModelArts在读取其他用户obs下的数据时,需要用户委托权限,没有创建委托,就没有权限使用其他用户obs中的数据。 登录ModelArts控制台,管理控制台,在左侧导航栏中选择“权限管理”,单击“查看权限”,检查是否配置了obs的委托权限。 图1
问题(例如loss值异常)的情况下能收到告警并及时处理,可以节省大量时间和资源,避免无效运行作业导致的浪费。同时通过指标监控可以实时掌握训练作业的进度,了解模型在不同阶段的训练状态。 当前ModelArts Standard训练作业模块在训练作业详情页的“资源占用情况”页签中提供