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Standard创建模型部署在线服务 背景说明 目前大模型的参数量已经达到千亿甚至万亿,随之大模型的体积也越来越大。千亿参数大模型的体积超过200G,在版本管理、生产部署上对平台系统产生了新的要求。例如:导入模型时,需要支持动态调整租户存储配额;模型加载、启动慢,部署时需要灵活的超时配置;当负载异常重启,模型
修改在线服务配置 对于已部署的服务,您可以修改服务的基本信息以匹配业务变化,更换模型的版本号,实现服务升级。 您可以通过如下两种方式修改服务的基本信息: 方式一:通过服务管理页面修改服务信息 方式二:通过服务详情页面修改服务信息 前提条件 服务已部署成功,“部署中”的服务不支持修改服务信息进行升级。
修改批量服务配置 对于已部署的服务,您可以修改服务的基本信息以匹配业务变化,更换模型的版本号,实现服务升级。 您可以通过如下两种方式修改服务的基本信息: 方式一:通过服务管理页面修改服务信息 方式二:通过服务详情页面修改服务信息 前提条件 服务已部署成功,“部署中”的服务不支持修改服务信息进行升级。
新版训练支持使用“自定义算法”、“我的算法”、“我的订阅”方式来创建训练作业。 新版训练的创建方式有了更明确的类别划分,选择方式和旧版训练存在区别。 旧版中使用“算法管理”中已保存的算法创建训练作业的用户,可以在新版训练中使用“我的算法”创建训练作业。 旧版中使用“算法管理”中订阅的算法创建训练作业的用户,可
查询训练作业的运行指标 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。 方式一:根据指定的job_id查询。 from modelarts.session import Session
Studio大模型即服务平台。 有两种方式进入体验页面,任选一种方式进入即可。 方式一 在ModelArts Studio左侧导航栏中,选择“模型体验”进入体验页面。 在“模型体验”页面,单击“请选择服务”,选择要体验的模型服务,单击“确定”。 方式二 在ModelArts Stud
删除服务存在如下两种删除方式。 根据部署在线服务生成的服务对象删除服务。 根据查询服务对象列表返回的服务对象删除服务。 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。 方式1:根据部署在线服务生成的服务对象删除服务
本地标注的数据,导入ModelArts需要做什么? ModelArts支持通过导入数据集的操作,导入更多数据。本地标注的数据,当前支持从OBS目录导入或从Manifest文件导入两种方式。导入之后您还可以在ModelArts数据管理模块中对数据进行重新标注或修改标注情况。 从OB
动态挂载OBS 功能介绍 在运行中的Notebook实例,支持将“OBS并行文件系统”挂载到实例中指定的文件目录,挂载后可以在容器中以文件系统操作方式完成OBS并行文件系统对象的读写。 接口约束 暂无约束 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API
各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。DeepSp
ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而Mo
如何下载Notebook中的文件到本地? Notebook中JupyterLab下载文件到本地的方式,请参见从JupyterLab下载文件至本地。 父主题: 文件上传下载
print(mox_flags.get_help()) 通过如下方式控制载入模型时需要恢复的参数名。其中,“checkpoint_include_patterns”为需要恢复的参数,“checkpoint_exclude_patterns”为不需要恢复的参数。 checkpoint_include_patterns:
模型训练是一个不断迭代和优化模型权重的过程。ModelArts的训练模块支持创建训练作业、查看训练情况以及管理训练版本。通过模型训练试验模型结构、数据和超参的各种组合,便于找到最佳的模型结构和权重。 创建生产环境的训练作业有2种方式: 通过ModelArts Standard控制台的方式创建生产环境的训练作业,详细操作请参考本章节以下内容。
Workflow中所有出现占位符相关的配置对象时,均需要设置默认值,或者直接使用固定的数据对象 方法的执行依赖于Workflow对象的名称:当该名称的工作流不存在时,则创建新工作流并创建新执行;当该名称的工作流已存在时,则更新存在的工作流并基于新的工作流结构创建新的执行 workflow.release_and_run()
训练过程中复制数据/代码/模型时出现如下报错: 图1 错误日志 原因分析 出现该问题的可能原因如下。 磁盘空间不足。 分布式作业时,有些节点的docker base size配置未生效,容器内“/”根目录空间未达到50GB,只有默认的10GB,导致作业训练失败。 实际存储空间足够,却依旧报错“No Space
查询onnx模型的输入信息。 # 查询onnx模型的输入信息 t.get_model_input_info() 图1 查询onnx模型的输入输出信息 查询onnx模型的输出信息。 # 查询模型的输出信息 t.get_model_output_info() 图2 查询onnx模型的输出信息
原因为Github已取消密码授权方式,此时在git clone私有仓库和git push文件时需要在授权方式框中输入token。 解决方案 使用token替换原先的密码授权方式,在git clone私有仓库和git push文件时,需要在授权方式框中输入token(见下图);具体获取token方式请参考查看GitHub中Personal
静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动,且输入输出长度也在一定范围内变化时,模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求,能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。
导出ModelArts数据集中的数据到OBS 针对数据集中的数据,用户可以选中部分数据或者通过条件筛选出需要的数据,当需要将数据集中的数据存储至OBS用于后续导出使用时,可通过此种方式导出成新的数据集。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。 目前只有“图像分类”、“物体检测