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使用Prometheus查看Lite Cluster监控指标 Prometheus是一款开源监控工具,ModelArts支持Exporter功能,方便用户使用Prometheus等第三方监控系统获取ModelArts采集到的指标数据。 本章节主要介绍如何通过Prometheus查看Lite
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试,数据集是ceval_gen、mmlu_gen、math_gen、gsm8k_gen、humaneval_gen。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendC
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试,数据集是ceval_gen、mmlu_gen、math_gen、gsm8k_gen、humaneval_gen。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendC
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-3rdLLM-xxx.zip的llm_tools/llm_evaluation(6.3.905版本)目
日志提示“ '(slice(0, 13184, None), slice(None, None, None))' is an invalid key” 问题现象 训练过程中出现如下报错: TypeError: '(slice(0, 13184, None), slice(None
什么是ModelArts ModelArts是华为云提供的一站式AI开发平台,提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。 “一站式”是指AI开发的各个环节,包括数据处理、算法开
estimator.fit(inputs=[input_data], job_name=job_name) 多次调试。 上一步执行过程中,训练脚本的日志会实时打印到控制台,如果用户的代码或者参数有误的话,可以很方便地看到。在Notebook中经过多次调试,得到想要的结果后,可以进行下一步。 查询训练支持的计算节点类型和最大个数。
创建Notebook实例 功能介绍 创建Notebook实例,可以根据您指定的实例规格,不同AI引擎镜像,存储等相关参数,为您创建一个Notebook,您可以通过网页和SSH客户端访问Notebook实例。 该接口为异步操作,创建Notebook实例的状态请通过查询Notebook实例详情接口获取。
Spore日志。其他AI引擎的日志都包含在普通日志中,无法区分。 训练日志的时效性 从日志产生的时效性上可以分为以下3种情况: 实时日志:训练作业实时运行时产生,在ModelArts训练作业详情页面上可以查看。 历史日志:训练作业结束后,可以在ModelArts训练作业详情页面上
日志提示“ValueError: label_map not match” 问题现象 日志提示“ValueError: label_map not match”,且打印出标签数据,如: ValueError: label_map not match. {1:'apple', 2:'orange'
同步请求:单次推理,可同步返回结果(约<60s)。例如: 图片、较小视频文件。 异步请求:单次推理,需要异步处理返回结果(约>60s)。例如: 实时视频推理、大视频文件。 创建时间 模型的创建时间。 描述 模型的描述。 操作 部署:将模型发布为在线服务、批量服务或边缘服务。 创建新版本
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试,建议在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal,进行推理精度测试。若需要在生产环境中进行推理精度测试,请通过调用接口的方式进行测试。 Step1 执行精度测试 精度测试需要数据集进行测试。推荐公共数据集mmlu
推理精度测试 本章节介绍如何使用lm-eval工具开展语言模型的推理精度测试,数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等。 约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证
推理精度测试 本章节介绍如何使用lm-eval工具开展语言模型的推理精度测试,数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等。 约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证
推理精度测试 本章节介绍如何使用lm-eval工具开展语言模型的推理精度测试,数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等。 约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证
推理精度测试 本章节介绍如何使用lm-eval工具开展语言模型的推理精度测试,数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等。 约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证
my_deeplearning_image:v1 上述命令表示把宿主机的"/mnt/sfs_turbo"目录挂载到容器的"/sfs"目录,在宿主机和容器对应目录的所有改动都是实时同步的。 分析错误时:训练镜像先看日志,推理镜像先看API的返回。 可以通过命令查看容器输出到stdout的所有日志: docker logs
storages=[storage] ) 作业类型节点结合可视化能力 节点可视化特性将用户在使用Workflow时产生的一些衡量指标进行一个可视化的展示,支持数据的实时可视化,并且允许独立呈现可视化外挂节点。形态上基于作业类型节点原有的使用方式,新增一个针对metrics信息展示的输出,通过MetricsConfig对象进行配置。
NPU_Flash_Attn融合算子约束 query、key、value都需要梯度。默认开启重计算,则前向时qkv没有梯度,如果需要关闭重计算,可以在yaml配置 `disable_gradient_checkpointing: true` 关闭,但显存占用会直线上升。 attn
NPU_Flash_Attn融合算子约束 query、key、value都需要梯度。默认开启重计算,则前向时qkv没有梯度,如果需要关闭重计算,可以在yaml配置 `disable_gradient_checkpointing: true` 关闭,但显存占用会直线上升。 attn_mask