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/etc/sysctl.conf sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 步骤二 获取基础镜像 建议使用官方提供的镜像部署推理服务。镜像地址{image_url}获取请参见表1。 docker pull {image_url} 步骤三 上传代码包和权重文件
/etc/sysctl.conf sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 步骤二 获取基础镜像 建议使用官方提供的镜像部署推理服务。镜像地址{image_url}获取请参见表1。 docker pull {image_url} 步骤三 上传代码包和权重文件
准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据,可以用本案使用的数据集,也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练,包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何
准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据,可以用本案使用的数据集,也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 微调训练 指令监督微调训练 介绍如何进行SFT全参微调/lora微调、训练任务、性能查看。 父主题: 主流开源大模型基于Lite
是否必填 数据类型 engine_id 镜像ID 否 str、Placeholder engine_name 镜像名称 否 str、Placeholder engine_version 镜像版本 否 str、Placeholder image_url 镜像url 否 str、Placeholder
kets obs:bucket:ListBucket 镜像管理 ModelArts modelarts:image:register modelarts:image:listGroup 在镜像管理中注册和查看镜像。 保存镜像 SWR SWR Admin SWR Admin为SWR最大权限,用于:
模型推理部署均需要通过OBS进行数据中转。 OBS OperateAccess 必选 SWR容器镜像仓库 授予子用户使用SWR服务权限。ModelArts的自定义镜像功能依赖镜像服务SWR FullAccess权限。 SWR OperateAccess 必选 CES云监控 授予子
gent等插件。完成Cluster资源池的购买后,您即可对资源进行配置,并将数据上传至存储云服务中。当您需要使用集群资源时,可以使用kubectl工具或k8s API来下发作业。此外,ModelArts还提供了扩缩容、驱动升级等功能,方便您对集群资源进行管理。 图2 使用流程 推荐您根据以下使用流程对Lite
转站,需要配置OBS的使用权限。 配置SWR使用权限。搜索SWR,勾选“SWR FullAccess”。ModelArts的自定义镜像功能依赖镜像服务SWR FullAccess权限。 (可选)配置密钥管理权限。如果需要使用ModelArts Notebook的SSH访问功能,依
类似开源数据集这样的远端文件上传,请参考支持上传远端文件; 在Notebook的使用中,可以快速查找实例,可以在同一个Notebook实例中切换镜像,方便用户灵活调整实例的AI引擎;可以切换节点运行规格,方便用户灵活调整规格资源;可以初期存储使用量较小时选择小存储,可以在创建完成后根据
“文本生成”之外的类型(即自定义模型),则模型文件必须满足自定义模型规范(训练)才支持模型自定义训练。 当使用自定义镜像进行模型微调时,要确认镜像是否满足自定义镜像规范,否则无法成功完成自定义训练。 进入模型微调 登录AI Gallery。 单击“模型”进入模型列表。 选择需要进
packages=packages) dependencies.append(dependency) 基于自定义镜像创建模型 适用于推理服务的脚本已经内置在自定义镜像中,镜像启动时会自动拉起服务的场景。 from modelarts.session import Session from
将产生的模型发布至AI Gallery,共享给其他用户。 支持创建新版本 创建新版本,仅支持从ModelArts训练作业、OBS、模型模板、或自定义镜像中选择元模型。无法从原自动学习项目中,创建新版本。 支持删除模型或其模型版本 父主题: Standard自动学习
将产生的模型发布至AI Gallery,共享给其他用户。 支持创建新版本 创建新版本,仅支持从ModelArts训练作业、OBS、模型模板、或自定义镜像中选择元模型。无法从原自动学习项目中,创建新版本。 支持删除模型或其模型版本 父主题: 使用窍门
README.md - 资产的README内容,支持添加资产的简介、使用场景、使用方法等信息。 当托管的是自定义镜像时,填写的内容要满足自定义镜像规范,否则该镜像无法正常使用AI Gallery工具链服务(微调大师和在线推理服务)。 说明: 建议写清楚模型的使用方法,方便使用者更好的完成训练、推理任务。
训练作业的系统监控指标。具体请参见表8。 user_image_url String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的SWR-URL。 user_command String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。 resource_id String 训练作业的计费资源ID。 dataset_name
py”。 schema_doc String 模型schema文档的下载地址。 image_address String 模型的执行镜像地址,镜像未构建之前(即当前模型从未发布成服务),显示为空。 input_params params结构数组 模型的输入参数集,默认为空 output_params
准备训练数据,可以用本案使用的数据集,也可以使用自己准备的数据集。 准备权重 准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例需要创建一个Notebook,以便能够通过它访问SFS Turbo服务。随后,通过Notebook将OBS中的数据上传至SFS
华为自研的AI推理引擎,后端对于昇腾有充分的适配,模型转换后可以在昇腾上获得更好的性能,配合丰富的适配工具链,降低迁移成本,该工具在推理迁移工作的预置镜像已安装,可在镜像中直接使用(见环境准备)。关于MindSpore Lite详细介绍可参考MindSpore Lite文档。在使用MindSpore
如何处理使用opencv.imshow造成的内核崩溃? 问题现象 当在Notebook中使用opencv.imshow后,会造成Notebook崩溃。 原因分析 opencv的cv2.imshow在jupyter这样的client/server环境下存在问题。 而matplotlib不存在这个问题。