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h/edge。默认为real-time。 real-time代表在线服务,将模型部署为一个Web Service,并且提供在线的测试UI与监控能力,服务一直保持运行。 batch为批量服务,批量服务可对批量数据进行推理,完成数据处理后自动停止。 edge表示边缘服务,通过华为云智
-rf ascendcloud-aigc-* Wav2Lip_code/ ascendcloud-aigc-6.3.902-*.tar.gz后面的*表示时间戳,请按照实际替换。 要替换的文件目录结构如下所示: |---Wav2Lip_code/ --- color_syncnet_train
里是ppl的配置项。由于离线执行推理,消耗的显存相当庞大。其中以下参数需要根据实际来调整。 batch_size, 推理时传入的 prompts 数量,可配合后面的参数适当减少 offline,是否启动离线模型,使用 ppl 时必须为 True tp_size,使用推理的卡数 max_seq_len,
里是ppl的配置项。由于离线执行推理,消耗的显存相当庞大。其中以下参数需要根据实际来调整。 batch_size, 推理时传入的 prompts 数量,可配合后面的参数适当减少 offline,是否启动离线模型,使用 ppl 时必须为 True tp_size,使用推理的卡数 max_seq_len,
demo.sh localhost 1 0 单机如需指定训练卡数训练可使用ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES变量指定挂载到容器里面的卡的索引,使用执行命令如下: ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 sh demo.sh localhost
sh 、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令,并在Notebook环境中运行执行。本代码中有许多环境变量的设置,在下面的指导步骤中,会展开进行详细的解释。 若用户希望自定义参数进行训练,可直接编辑对应模型的训练脚本,可编辑参数以及详细介绍如下。以llama2-13b预训练为例:
1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh 中的具体python指令运行。本代码中有许多环境变量的设置,在下面的指导步骤中,会展开进行详细的解释。 若用户希望自定义参数进行训练,可直接编辑对应模型的训练脚本,可编辑参数以及详细介绍如下。以 llama2-70b
1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh 中的具体python指令运行。本代码中有许多环境变量的设置,在下面的指导步骤中,会展开进行详细的解释。 如果用户希望自定义参数进行训练,可直接编辑对应模型的训练脚本,可编辑参数以及详细介绍如下。以 llama2-70b
里是ppl的配置项。由于离线执行推理,消耗的显存相当庞大。其中以下参数需要根据实际来调整。 batch_size, 推理时传入的 prompts 数量,可配合后面的参数适当减少 offline,是否启动离线模型,使用 ppl 时必须为 True tp_size,使用推理的卡数 max_seq_len,
sh 、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令,并在Notebook环境中运行执行。本代码中有许多环境变量的设置,在下面的指导步骤中,会展开进行详细的解释。 若用户希望自定义参数进行训练,可直接编辑对应模型的训练脚本,可编辑参数以及详细介绍如下。以llama2-13b预训练为例:
里是ppl的配置项。由于离线执行推理,消耗的显存相当庞大。其中以下参数需要根据实际来调整。 batch_size, 推理时传入的 prompts 数量,可配合后面的参数适当减少 offline,是否启动离线模型,使用 ppl 时必须为 True tp_size,使用推理的卡数 max_seq_len,
2)不同模型推理支持的max-model-len长度说明 基于vLLM(v0.3.2)部署推理服务时,不同模型推理支持的max-model-len长度说明如下面的表格所示。如需达到以下值,需要将--gpu-memory-utilization设为0.9,qwen系列、qwen1.5系列、llama3
推理方式,取值为real-time/batch/edge。 real-time代表在线服务,将模型部署为一个Web Service,并且提供在线的测试UI与监控能力,服务一直保持运行。 batch为批量服务,批量服务可对批量数据进行推理,完成数据处理后自动停止。 edge表示边缘服务,通过华为云智
sh 、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令,并在Notebook环境中运行执行。本代码中有许多环境变量的设置,在下面的指导步骤中,会展开进行详细的解释。 如果用户希望自定义参数进行训练,可直接编辑对应模型的训练脚本,可编辑参数以及详细介绍如下。以llama2-13b预训练为例:
1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh 中的具体python指令运行。本代码中有许多环境变量的设置,在下面的指导步骤中,会展开进行详细的解释。 如果用户希望自定义参数进行训练,可直接编辑对应模型的训练脚本,可编辑参数以及详细介绍如下。以下参数取值
释放Lite Server资源 针对不再使用的Lite Server资源,可以删除/退订以释放资源。停止计费相关介绍请见停止计费。 删除“按需计费”的Lite Server资源 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中,选择“AI专属资源池 > 弹性节点 Server”,进入“弹性节点
VS Code一键连接Notebook 视频介绍 前提条件 已经创建Notebook实例 ,实例已经开启SSH连接,实例状态为运行中。 请参考创建Notebook实例。 实例的密钥文件已经下载至本地的如下目录或其子目录中: Windows:C:\Users\{{user}} Mac/Linux:
VS Code连接开发环境失败故障处理 在ModelArts控制台界面上单击VS Code接入并在新界面单击打开,未弹出VS Code窗口 在ModelArts控制台界面上单击VS Code接入并在新界面单击打开,VS Code打开后未进行远程连接 VS Code连接开发环境失败时,请先进行基础问题排查
复制到/home/ma-user/open_clip目录下,然后在/home/ma-user/open_clip下,执行如下命令。 vi inference.py 将下面的代码复制进去后保存。 import os import torch from PIL import Image import open_clip
“train_params.json” 必选文件,训练参数文件,定义了模型训练的必要参数,例如训练方式、超参信息。该参数会显示在微调工作流的“作业设置”页面的算法配置和超参数设置里面。代码示例请参见train_params.json示例。 “dataset_readme.md” 必选文件,数据集