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Face上的对应模型的文件格式要求。 模型权重文件夹下包括权重类文件、词表类文件和配置类文件。 可以使用transformers的from_pretrained方法对模型权重文件夹进行加载。 具体请参见Hugging Face官方文档Documentations。 当选择ChatGLM3-6B、GLM
/v2/{project_id}/datasets 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 data_format 否 String 数据格式。可选值如下:
是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 annotation_format 否 String
5B。当前MoE模型图模式启动不支持multi step。 MoE模型依赖MindSpeed,当使用MoE模型推理时,需提前安装: git clone https://gitee.com/ascend/MindSpeed.git cd MindSpeed git checkout a956b907
型图模式启动不支持multi step。 MoE模型依赖MindSpeed,当使用MoE模型推理时,需提前安装: git clone https://gitee.com/ascend/MindSpeed.git cd MindSpeed git checkout a956b907
safetensors 以上4个权重文件全部上传到宿主机工作目录${work_dir}/下。 下载lora训练所需模型权重 FLUX.1-dev下载链接:https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev/tree/main 下载后全部上传到宿主机
ocker命令基本一致,可用于后续镜像构建步骤中。 # 下载 nerdctl 工具,注意使用的是1.7.6 arm64版本 wget https://github.com/containerd/nerdctl/releases/download/v1.7.6/nerdctl-1.7
ocker命令基本一致,可用于后续镜像构建步骤中。 # 下载 nerdctl 工具,注意使用的是1.7.6 arm64版本 wget https://github.com/containerd/nerdctl/releases/download/v1.7.6/nerdctl-1.7
ocker命令基本一致,可用于后续镜像构建步骤中。 # 下载 nerdctl 工具,注意使用的是1.7.6 arm64版本 wget https://github.com/containerd/nerdctl/releases/download/v1.7.6/nerdctl-1.7
开放脚本地址,其中region-id根据实际region修改,例如cn-southwest-2 value: "https://mtest-bucket.obs.{region-id}.myhuaweicloud.com/acc/rank"
schema=schemas) 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 session 是 Object 会话对象,初始化方法请参见Session鉴权。 dataset_name 是 String 数据集名称。 data_type 否 String 数据集的数据类
${container_name} bash Step4 下载原始模型包 从HuggingFace官网下载moondream2模型包到本地,下载地址:https://huggingface.co/vikhyatk/moondream2/tree/2024-03-06。 在宿主机上创建一个空目录/
/v2/{project_id}/training-jobs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 kind 是 String 训练作业类型。默认使用job,表示训练作业。
设置模型的参数,如图11所示。 元模型来源:从容器镜像中选择。 容器镜像所在的路径:单击选择镜像文件。具体路径查看5SWR地址。 容器调用接口:选择HTTPS。 host:设置为8443。 部署类型:选择在线服务。 图11 设置模型参数 填写启动命令,启动命令内容如下: sh /home/ma-user/infer/run
如果推理需要使用npu加速图片预处理,需要安装torchvision_npu,可放到镜像制作脚本里面。内容如下: git clone https://gitee.com/ascend/vision.git vision_npu cd vision_npu git checkout
参数说明 表1 control_job_by_id请求参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 session 是 Object 会话对象,初始化方法请参考Session鉴权。 job_id 是 String 训练作业的id,可通过创建训练作业生成的训练作业对象查询,如"job_instance
Console中上传,当文件大于100个时,推荐使用工具,推荐OBS Browser+(win)、obsutil(linux)。上述例子为obsutil使用方法。 准备算法 main.py文件内容如下,并将其上传至OBS桶的demo文件夹中: import argparse import os import
print(job_info) 参数说明 表1 Estimator请求参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 session 是 Object 会话对象,初始化方法请参考Session鉴权。 job_id 是 String 训练作业的id,可通过创建训练作业生成的训练作业对象查询,如"job_instance
print(job_list) 参数说明 表1 get_job_list请求参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 session 是 Object 会话对象,初始化方法请参考Session鉴权。 offset 否 Integer 查询作业的偏移量,最小为0。例如设置为1,则表示从第二条开始查。 limit
发者评估认为对训练精度存在影响,可以使用html中给出的代码段替换torch_npu中syncbatchnorm.py文件的forward方法(可以在训练环境中执行`pip show torch_npu`查看torch_npu的安装路径)。这类优化通常可以较显著地提升训练速度。 图18