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面。 在“创建训练作业”页面,填写相关参数信息,然后单击“提交”。 创建方式:选择“自定义算法”。 启动方式:选择“自定义”。 镜像:选择上传的自定义镜像。 启动命令: ln -s /home/ma-user/work/coco /home/ma-user/coco && cd
Standard Notebook 规格限制 文件上传下载 数据存储 环境配置相关 Notebook实例常见错误 代码运行常见错误 CodeLab PyCharm Toolkit使用 VS Code使用技巧 VS Code连接开发环境失败常见问题 在Notebook中使用自定义镜像常见问题
ssl_context='adhoc') 在本地机器调试 自定义引擎的规范可以在安装有docker的本地机器上通过以下步骤提前验证: 将自定义引擎镜像下载至本地机器,假设镜像名为custom_engine:v1。 将模型包文件夹复制到本地机器,假设模型包文件夹名字为model。 在模型包文件夹的同级目录下验证如下命令拉起服务:
本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 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。 提示:本文档适用于仅使用OBS对象存储服务(Object
单击“本地上传”可以本地批量导入超参,需要按模板填写超参且总数不能超过100条,否则会导入失败。 说明: 为保证数据安全,请勿输入敏感信息,例如明文密码。 环境变量 - 根据业务需求增加环境变量。训练容器中预置的环境变量请参见管理训练容器环境变量。 单击“本地上传”可以本地批量
Code一键连接Notebook VS Code ToolKit连接Notebook VS Code手动连接Notebook 在VS Code中上传下载文件 父主题: 使用Notebook进行AI开发调试
关联,然后通过创建导入导出任务实现数据同步。通过OBS与SFS Turbo存储联动,可以将最新的训练数据导入到SFS Turbo,然后在训练作业中挂载SFS Turbo到容器对应ckpt目录,实现分布式读取训练数据文件。 创建SFS Turbo文件系统前提条件: 创建SFS Tu
/lib/x86_64-linux-gnu/libc-2.27.so Error: Missing required dependencies. Please refer to our FAQ https://aka.ms/vscode-remote/faq/old-linux for additional
本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 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。 提示:本文档适用于OBS+SFS
关联,然后通过创建导入导出任务实现数据同步。通过OBS与SFS Turbo存储联动,可以将最新的训练数据导入到SFS Turbo,然后在训练作业中挂载SFS Turbo到容器对应ckpt目录,实现分布式读取训练数据文件。 创建SFS Turbo文件系统前提条件: 创建SFS Tu
关联,然后通过创建导入导出任务实现数据同步。通过OBS与SFS Turbo存储联动,可以将最新的训练数据导入到SFS Turbo,然后在训练作业中挂载SFS Turbo到容器对应ckpt目录,实现分布式读取训练数据文件。 创建SFS Turbo文件系统前提条件: 创建SFS Tu
Dockerfile命令修改为相对路径,举例如下: COPY ./mindspore-2.1.0-cp39-cp39-linux_aarch64.whl /tmp/mindspore-2.1.0-cp39-cp39 -linux_aarch64.whl 父主题: 自定义镜像故障
目前性能测试还不支持投机推理能力。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step5 进入容器安装推理依赖软件步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x.x.x.zip并解压,无需重复执行。 进入bench
协议: 使用WebSocket协议的方式访问在线服务:WebSocket使得客户端和服务器之间的数据交换变得更加简单,允许服务端主动向客户端推送数据。在WebSocket API中,浏览器和服务器只需要完成一次握手,两者之间就可以建立持久性的连接,并进行双向数据传输。 使用Server-Sent
目前性能测试已经支持投机推理能力。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在步骤四 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x.x.x.zip并解压,无需重复执行。 进入benchmark
第三方依赖 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step5 进入容器安装推理依赖软件步骤中已经上传过AscendCloud-3rdLLM-x.x.x.zip并解压,无需重复执行。 进入be
├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 精度评测切换conda环境,确保之前启动服务为vllm接口,进入到benchmark_eval目录下,执行如下命令。 conda activate
#启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本 精度评测切换conda环境,确保之前启动服务为vllm接口,进入到benchmark_eval目录下,执行如下命令。
目前性能测试已经支持投机推理能力。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在步骤四 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x.x.x.zip并解压,无需重复执行。 进入benchmark
{image_url} 步骤三 上传代码包和权重文件 上传安装依赖软件推理代码AscendCloud-LLM-6.3.911-xxx.zip和算子包AscendCloud-OPP-6.3.911-xxx.zip到主机中,包获取路径请参见表2。 将权重文件上传到DevServer机器中。