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部署在线服务 部署在线服务包括: 已部署为在线服务的初始化。 部署在线服务predictor。 部署批量服务transformer。 部署服务返回服务对象Predictor,其属性包括服务管理章节下的所有功能。 示例代码 在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数
从OBS目录导入数据规范说明 导入数据集时,使用存储在OBS的数据时,数据的存储目录以及文件名称需满足ModelArts的规范要求。 当前只有“图像分类”、“物体检测”、“图像分割”、“文本分类”和“声音分类”标注类型支持按标注格式导入。 其中,“表格”类型的数据集,支持从OBS、
导出数据为新数据集 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“资产管理>数据集”,进入“数据集”管理页面。 在数据集列表中,选择“图片”类型的数据集,单击数据集名称进入“数据集概览页”。 在“数据集概览页”,单击右上角“导出 ”。
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架LlamaFactory+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 Lite DevServer上的不同训练阶段方案,包括指令监督微调、DPO偏好训练、RM奖励模型训练、PPO强化训练方案。 DPO
预训练任务 Step1 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中,可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中,具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作
导出数据为新数据集 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“资产管理>数据集”,进入“数据集”管理页面。 在数据集列表中,选择“图片”类型的数据集,单击数据集名称进入“数据集概览页”。 在“数据集概览页”,单击右上角“导出 ”。
Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left 问题现象 创建训练作业,Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示:“No space left”。 原因分析 TensorFlow多节点任务会启动parameter server(简称
推理性能测试 本章节介绍如何进行推理性能测试,建议在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal,执行benchmark脚本进行性能测试。若需要在生产环境中进行推理性能测试,请通过调用接口的方式进行测试。 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分
登录“统一身份认证服务”控制台,左侧菜单选择“权限管理 > 权限”,单击右上角“创建自定义策略”,创建自定义策略权限。
连接后端服务超时 连接在线服务超时,重试或者等待一段时间 408 ModelArts.6100 The request timed out. Please try again. 超时 系统错误,请联系技术支持。
查询数据处理的算法类别 功能介绍 查询数据处理的算法类别。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/processor-tasks
场景介绍 方案概览 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 Lite DevServer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
场景介绍 方案概览 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 Lite DevServer上的预训练和全量微调方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署
查询Workflow Execution 功能介绍 通过ID查询Workflow Execution详情。 接口约束 无 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI
推理服务测试 推理服务在线测试支持文件、图片、json三种格式。通过部署为在线服务Predictor可以完成在线推理预测。 示例代码 在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 场景:部署在线服务
性能调优 性能测试 benchmark工具也可用于性能测试,其主要的测试指标为模型单次前向推理的耗时。在性能测试任务中,与精度测试不同,并不需要用户指定对应的输入(inDataFile)和输出的标杆数据(benchmarkDataFile),benchmark工具会随机生成一个输入进行推理
登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中,选择“ModelArts Studio”进入ModelArts Studio大模型即服务平台。 在ModelArts Studio左侧导航栏中,选择“我的模型”进入模型列表。
登录ModelArts控制台,单击“AI应用管理 > AI应用 > 创建”,开始创建AI应用。 图3 创建AI应用 设置创建AI应用的相应参数。此处仅介绍关键参数,设置AI应用的详细参数解释请参见从OBS中选择元模型。 根据需要自定义应用的名称和版本。
LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中,具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及选择上传的镜像。 代码目录选择:OBS桶路径下的 llm_train/AscendSpeed
模型配置文件编写说明 模型开发者发布模型时需要编写配置文件config.json。模型配置文件描述模型用途、模型计算框架、模型精度、推理代码依赖包以及模型对外API接口。 配置文件格式说明 配置文件为JSON格式,参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述