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由于最终JSON体中需要填写的是图片文件的真实路径,也就是OBS对应的路径,所以在复制到本地做完分析和评估操作后,需要将原来的本地数据集路径映射到OBS路径,然后将新的list送入analysis接口。 如果使用的是OBS路径作为输入的data_url,则只需要替换本地路径的字符串即可。 1
String 执行的时长。 events Array of strings 执行的事件。 labels Array of strings 为执行记录设置的标签。 data_requirements Array of DataRequirement objects 节点steps使用到的数据。
权重百分比,分配到此模型的流量权重,部署本地服务Predictor时,取值100。 specification 是 String 部署本地服务时,取值为“local”。 instance_count 是 Integer 模型部署的实例数,当前限制最大实例数为128,部署本地服务Predictor时,取值为1。
sh 使用基础镜像的方法,需要确认训练作业的资源池是否联通公网,否则执行 install.sh 文件时下载代码会失败。因此可以选择配置网络或使用ECS中构建新镜像的方法。 若要对ChatCLMv3、GLMv4系列模型进行训练时,需要修改 install.sh 中的 transformers
sh文件,来安装依赖以及下载完整代码。 使用基础镜像的方法,需要确认训练作业的资源池是否联通公网,否则执行 install.sh 文件时下载代码会失败。因此可以选择配置网络或使用ECS中构建新镜像的方法。 若要对ChatCLMv3、GLMv4系列模型进行训练时,需要修改 install.sh 中的 transformers
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本文介绍了ModelArts各特性版本的功能发布和对应的文档动态,新特性将在各个区域(Region)陆续发布,欢迎体验。 2023年8月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 Notebook连接大数据服务特性 介绍如何将ModelArts Notebook开发环境与华为云大数据服务DLI中的Spar
选不到Kernel 原因分析 用户误操作引起的。 解决方案 打开Terminal窗口,执行以下命令启动kernelgateway服务。 API_TYPE=kernel_gateway.jupyter_websocket LOG_DIR="/home/ma-user/log" mkdir -p ${LOG_DIR}
存储费用:训练的数据通过对象存储服务(OBS)上传或导出,存储计费按照OBS的计费规则。 综上,在线服务的运行费用 = 计算资源费用(3.50 元) + 存储费用 示例:使用专属资源池。计费项:存储费用 假设用户于2023年4月1日10:00:00创建了一个使用专属资源池的在线服务,并在
从DLI导入数据,用户需要选择DLI队列、数据库和表名称。所选择的表的schema(列名和类型)需与数据集一致,支持自动获取所选择表的schema。DLI的详细功能说明,请参考DLI用户指南。 图1 DLI导入数据 队列名称:系统自动将当前账号下的DLI队列展现在列表中,用户可以在下拉框中选择需要的队列。
本方案介绍了在ModelArts的Lite k8s Cluster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。本方案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。
方案概述 场景描述 本方案介绍了在ModelArts的Lite Server上使用昇腾计算资源开展DeepSeek R1和DeepSeek V3模型推理部署的详细过程。推理框架使用MindIE。 资源规划 本方案推荐用户使用W8A8量化权重,需要2台Ascend Snt9B资源。
sh文件,来安装依赖以及下载完整代码。 使用基础镜像的方法,需要确认训练作业的资源池是否联通公网,否则执行 install.sh 文件时下载代码会失败。因此可以选择配置网络或使用ECS中构建新镜像的方法。 若要对ChatCLMv3、GLMv4系列模型进行训练时,需要修改 install.sh 中的 transformers
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查看训练作业事件 训练作业的(从用户可看见训练作业开始)整个生命周期中,每一个关键事件点在系统后台均有记录,用户可随时在对应训练作业的详情页面进行查看。 方便用户更清楚的了解训练作业运行过程,遇到任务异常时,更加准确的排查定位问题。当前支持的作业事件如下所示: 训练作业创建成功 训练作业创建失败报错:
须有8张卡。 本文档提供的调测代码中涉及到的OBS路径,请用户替换为自己的实际OBS路径。 本文档提供的调测代码是以PyTorch为例编写的,不同的AI框架之间,整体流程是完全相同的,只需要修改个别的参数即可。 DataParallel进行单机多卡训练的优缺点 代码简单:仅需修改一行代码。
服务管理 服务管理概述 在开发环境中部署本地服务进行调试 部署在线服务 查询服务详情 推理服务测试 查询服务列表 查询服务对象列表 更新服务配置 查询服务监控信息 查询服务日志 删除服务
部署推理服务 非分离部署推理服务 分离部署推理服务 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909)
# cuda版本 nvcc --version # nvidia-smi版本 nvidia-smi # torch版本(要确定用户用的哪个conda下的python) python -c "import torch;print(torch.__version__)" 通过pyto
本方案介绍了在ModelArts的Lite k8s Cluster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。本方案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。