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获取训练作业日志的文件名 功能介绍 获取训练作业日志的文件名。 URI GET /v1/{project_id}/training-jobs/{job_id}/versions/{version_id}/log/file-names 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选
LLaMa系列、Qwen系列模型支持此特性。 当跨请求公共前缀token数大于等于Page Attention中的block size,才会进行公共前缀token的KV Cache复用。 Prefix Caching参数设置 启动推理服务时,使用Prefix Cache特性需要配置
若要对ChatCLMv3、GLMv4系列模型进行训练时,需要修改 install.sh 脚本中的 transformers 的版本。由默认 transformers==4.46.1 修改为:transformers==4.44.2 为了避免因使用不同版本的 transformers 库进行训练和推理而导致冲
max_num_seqs=64, max_model_len=2048, block_size=128, quantization="gptq") 启动之后可以正常进行推理。 父主题: 推理模型量化
<>=&"'特殊字符。 email String 标注成员邮箱。 role Integer 角色。可选值如下: 0:打标者 1:审核者 2:团队管理者 3:数据集拥有者 status Integer 标注成员的当前登录状态。可选值如下: 0:未发送邀请邮件 1:已发送邀请邮件但未登录 2:已登录
更新训练作业参数 功能介绍 更新训练作业参数。 URI PUT /v1/{project_id}/training-job-configs/{config_name} 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 说明 project_id 是 String 用
删除训练作业参数 功能介绍 删除训练作业参数。 URI DELETE /v1/{project_id}/training-job-configs/{config_name} 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 说明 project_id 是 String
发布和管理AI Gallery数据集 托管数据集到AI Gallery 发布数据集到AI Gallery 管理AI Gallery数据集 父主题: AI Gallery(新版)
在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”。 在训练作业列表中,单击作业名称进入训练作业详情页面。 在训练作业详情页面,单击“标签”页签查看标签信息。 支持添加、修改、删除标签。标签详细用法请参见使用TMS标签实现资源分组管理。 图1 查看训练标签
200 OK 401 Unauthorized 403 Forbidden 404 Not Found 错误码 请参见错误码。 父主题: 数据管理(旧版)
访问子账号的OBS、SWR等。 使用主用户账号登录ModelArts管理控制台,单击右上角用户名,在下拉框中选择“统一身份认证”,进入统一身份认证(IAM)服务。 在统一身份认证服务页面的左侧导航选择“权限管理 > 权限”,单击右上角的“创建自定义策略”,需要设置两条策略。 策略
本案例在Notebook上部署推理服务进行调试,因此需要创建Notebook。 部署推理服务 在Notebook调试环境中部署推理服务 介绍如何在Notebook中配置NPU环境,部署并启动推理服务,完成精度测试和性能测试。 若需要部署量化模型,需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。
--distributed-executor-backend:多卡推理启动后端,可选值为"ray"或者"mp",其中"ray"表示使用ray进行启动多卡推理,"mp"表示使用python多进程进行启动多卡推理。默认使用"mp"后端启动多卡推理。 --enforce-eager:未设置INFER_MODE环境
查询训练作业参数详情 功能介绍 查看指定的训练作业参数详情。 URI GET /v1/{project_id}/training-job-configs/{config_name} 参数说明如表1所示。 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String
Face权重时存放目录绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 template qwen 必须修改。用于指定模板。如果设置为"qwen",则使用Qwen模板进行训练,模板选择可参照表1中的template列 output_dir /home/ma-user/ws/Qwen2-72B/sft-4096
AL】评测,执行过程如下: 获取到训练权重后使用ascendfactory-cli、eval接口用mmlu、ceval数据集对训练后的结果进行评测 test-benchmark目录目录下执行命令 ascendfactory-cli eval <cfgs_yaml_file> --dataset
elArts训练功能,可查看模型开发简介。 Step2 配置环境变量 单击“增加环境变量”,在增加的环境变量填写框中,按照表1表格中的配置进行填写。 表1 需要填写的环境变量 环境变量 示例值 参数说明 GPUS_PER_NODE 8 必须填写。根据资源规格每个节点上NPU的数量填写。
Decoding 离线推理,要使用guided-decoding,需要通过SamplingParams类中的GuidedDecodingParams进行配置。 下面是一种离线使用方式示例: from vllm import LLM, SamplingParams from vllm.sampling_params
--model-output:量化模型权重保存路径。 --smooth-strength:平滑系数,推荐先指定为0.5,后续可以根据推理效果进行调整。 --per-token:激活值量化方法,若指定则为per-token粒度量化,否则为per-tensor粒度量化。 --per-c
max_num_seqs=64, max_model_len=2048, block_size=128, quantization="gptq") 启动之后可以正常进行推理。 父主题: 推理模型量化