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-r pip-requirements.txt 仅使用预置框架创建的训练作业支持在训练模型时引用依赖包。 pip-requirements.txt文件命名支持以下4种格式,文档中以pip-requirements为例说明。 pip-requirement.txt pip-requirements
过程。 若已完成权重转换,则直接执行预训练任务。若未进行权重转换,则会自动执行 scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh 。脚本具体参数如下: HuggingFace转Megatron参数说明 --model-type:模型类型。 --loader:选择对应加载模型脚本的名称。
docker-runc.aarch64 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1,执行以下命令配置IP转发。
[batch size] tmpdir:即为步骤三中的outdir,训练data地址 cpdir:为训练生成权重的地址 configpath:为模型config文件的地址 basepath:为大模型权重地址 bs:为batch大小 其中,要获取模型config文件, 首先到https://github
[batch size] tmpdir:即为步骤三中的outdir,训练data地址 cpdir:为训练生成权重的地址 configpath:为模型config文件的地址 basepath:为大模型权重地址 bs:为batch大小 其中,要获取模型config文件, 首先到https://github
如果已完成权重转换,则直接执行预训练任务。如果未进行权重转换,则会自动执行 scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh 。脚本具体参数如下: HuggingFace转Megatron参数说明 --model-type:模型类型。 --loader:选择对应加载模型脚本的名称。
如果已完成权重转换,则直接执行预训练任务。如果未进行权重转换,则会自动执行 scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh 。脚本具体参数如下: HuggingFace转Megatron参数说明 --model-type:模型类型。 --loader:选择对应加载模型脚本的名称。
如果已完成权重转换,则直接执行预训练任务。如果未进行权重转换,则会自动执行 scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh 。脚本具体参数如下: HuggingFace转Megatron参数说明 --model-type:模型类型。 --loader:选择对应加载模型脚本的名称。
过程。 若已完成权重转换,则直接执行预训练任务。若未进行权重转换,则会自动执行 scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh 。脚本具体参数如下: HuggingFace转Megatron参数说明 --model-type:模型类型。 --loader:选择对应加载模型脚本的名称。
如果已完成权重转换,则直接执行预训练任务。如果未进行权重转换,则会自动执行 scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh 。脚本具体参数如下: HuggingFace转Megatron参数说明 --model-type:模型类型。 --loader:选择对应加载模型脚本的名称。
install -y docker 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1,执行以下命令配置IP转发。
lu、ceval。 service_url:成功部署推理服务后的服务预测地址,示例:http://${docker_ip}:8080/generate。此处的${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址,端口号8080来自前面配置的服务端口。 few_shot:开启少量样本
在ModelArts的Notebook中如何在代码中打印GPU使用信息? 用户可通过shell命令或python命令查询GPU使用信息。 使用shell命令 执行nvidia-smi命令。 依赖CUDA nvcc watch -n 1 nvidia-smi 执行gpustat命令。 pip install
创建模型成功后,部署服务报错,如何排查代码问题 问题现象 创建模型成功后,部署服务失败,如何定位是模型代码编写有问题。 原因分析 用户自定义镜像或者通过基础镜像导入的模型时,用户自己编写了很多自定义的业务逻辑,这些逻辑有问题将会导致服务部署或者预测失败,需要能够排查出哪里有问题。
--benchmark-csv benchmark_parallel.csv 参数说明 --host:服务部署的IP,${docker_ip}替换为宿主机实 际的IP地址。 --port:推理服务端口。 --tokenizer:tokenizer路径,HuggingFace的权重路径。
--benchmark-csv benchmark_parallel.csv 参数说明 --host:服务部署的IP,${docker_ip}替换为宿主机实 际的IP地址。 --port:推理服务端口。 --tokenizer:tokenizer路径,HuggingFace的权重路径。
--benchmark-csv benchmark_parallel.csv 参数说明 --host:服务部署的IP,${docker_ip}替换为宿主机实 际的IP地址。 --port:推理服务端口。 --tokenizer:tokenizer路径,HuggingFace的权重路径。
运行PuTTY。 单击“Session”,填写以下参数。 Host Name (or IP address):云上开发环境Notebook实例的访问地址,即在Notebook实例详情页获取的地址。例如:dev-modelarts-cnnorth4.huaweicloud.com。
can't be reached 创建完Notebook后,单击操作列的“打开”,报错如下: 解决方案:复制页面的域名,添加到windows代理“请勿对以下列条目开头的地址使用代理服务器”中,然后保存就可以正常打开。 父主题: 实例故障
docker-runc.aarch64 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1,执行以下命令配置IP转发。