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建Notebook实例,此处仅介绍关键步骤。 图1 创建Notebook 创建Notebook时,选择自定义镜像,并选择Step8 注册镜像章中注册的镜像。 图2 选择自定义镜像 资源类型推荐使用专属资源池,规格选到Ascend snt9b,显存规格建议选择64G以上的规格,磁盘规格建议选择500GB及以上。
使用Notebook代码样例 在AI Gallery中,您可以查找并直接打开使用Notebook实例。 前提条件 注册并登录华为云,详细操作请参见准备工作。 打开Notebook实例 登录“AI Gallery”。 选择“资产集市 > Notebook”,进入Notebook页面
原因分析二 本地系统为Linux,由于使用root用户安装VS Code,打开VS Code显示信息It is not recommended to run Code as root user 解决方法二 请使用非root用户安装VS Code后,回到ModelArts控制台界面再次单击界面上的“VS
使用自定义镜像创建实例启动后,打开JupyterLab>新建Notebook,选不到kernel。 原因分析 自定义镜像的python环境没有注册。 解决方案 在Terminal里执行命令排查实例存在几个Conda环境。 conda env list 执行如下命令分别切换到对应环境查看是否有ipykernel包。
many layers in your image”。 原因分析 用户创建Notebook时所选用的镜像是经过多次保存的自定义镜像或用户自行注册的镜像,基于该镜像所创建的Notebook已经无法再执行镜像保存的操作了。 解决方法 使用公共镜像或其他的自定义镜像来创建Notebook,完成镜像保存操作。
间。 查看自动学习和Workflow的账单 自动学习和Workflow运行时,在进行训练作业和部署服务时,会产生不同的账单。 训练作业产生的账单可参考查看训练作业的账单查询。 部署服务产生的账单可参考查看在线服务的账单查询。 查看Notebook的账单 登录ModelArts管理控制台,选择“开发空间
ModelArts的Notebook是否支持Keras引擎? 开发环境中的Notebook支持。训练作业和模型部署(即推理)暂时不支持。 Keras是一个用Python编写的高级神经网络API,它能够以TensorFlow、CNTK或者Theano作为后端运行。Notebook开发环境支持“tf
book的详细介绍可以参考创建Notebook实例,此处仅介绍关键步骤。 创建Notebook时,选择自定义镜像,并选择Step8 注册镜像章中注册的镜像。 图1 选择自定义镜像 资源类型推荐使用专属资源池,规格选到Ascend snt9b,显存规格建议选择64G以上的规格,磁盘规格建议选择500GB及以上。
i是 Hugging Face 官方提供的命令行工具,自带完善的下载功能。具体步骤可参考:HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后,以Llama2-70B为例: huggingface-cli download --resume-download meta-l
activate”命令激活指定的 “conda env”,需要使用其他方式以达成使用指定“conda env”来启动训练的效果。假设您的自定义镜像中的“conda”安装于“/home/ma-user/anaconda3”目录“conda env”为“python-3.7.10”,训练脚本位于“/home/
但是达不到预期,可能是nv_peer_mem异常。 处理方法 查看nv_peer_mem是否已安装。 dpkg -i | grep peer 如果未安装则需要安装,安装方法参考装机指导。 如果已安装则进入下一检测项。 查看该软件是否已经加载至内核。 lsmod | grep peer
ch环境或没有安装Cuda的镜像,而不是选择一个PyTorch引擎和Cuda都不满足的镜像,如MindSpore+Cuda11.X,这样基础镜像就会很大,同样的操作最终目的镜像就很大。 此外下面举出几种常见的减少镜像大小的方式。 减少目的镜像层数 举例:假设需要安装两个pip包s
Gallery、发布数据集到AI Gallery。对于支持部署为AI应用的AI Gallery模型,可将此模型部署为AI应用,具体可参见将AI Gallery中的模型部署为AI应用。 发布后的资产,可通过微调大师训练模型和在线推理服务部署模型,具体可参见使用AI Gallery微调大师训练模型、使用AI
训练的小模型进行eagle推理。 步骤一:安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/spec_decode/EAGLE目录下。 在目录下执行如下命令,即可安装 EAGLE。 bash build.sh
peer-memory四个软件。 但是如果nvidia和cuda是使用runfile(local)方式安装的,那么需要在下一步中再次卸载。 若使用nvidia run包直接安装的驱动,需要找到对应的卸载命令。 sudo /usr/bin/nvidia-uninstall sudo
训练的小模型进行eagle推理。 步骤一:安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/spec_decode/EAGLE目录下。 在目录下执行如下命令,即可安装 EAGLE。 bash build.sh
训练的小模型进行eagle推理。 步骤一:安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/spec_decode/EAGLE目录下。 在目录下执行如下命令,即可安装 EAGLE。 bash build.sh
i是 Hugging Face 官方提供的命令行工具,自带完善的下载功能。具体步骤可参考:HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后,以Llama2-70B为例: huggingface-cli download --resume-download meta-l
型开发、训练、管理、部署功能,可灵活使用其中一个或多个功能。 支持本地IDE+ModelArts 插件远程开发能力,线上线下协同开发,开发训练一体化架构,支持大模型分布式部署及推理。 统一管理AI开发全流程,提升开发效率,记录模型构建实验全流程。 多场景部署,灵活满足业务需求 支持云端/边端部署等多种生产环境。
型在ModelArts Lite Server上的微调方案,包括sft全参和lora 微调。 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。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.907版本,请参考表1获取配套版本的软件包,请严格遵照版本配套关系使用本文档。