${image_name}:容器镜像的名称。 --device=/dev/davinci0 :挂载对应卡到容器,当需要挂载多卡,请依次添加多项该配置 通过容器名称进入容器中。默认使用ma-user用户,后续所有操作步骤都在ma-user用户下执行。 docker exec -it
从指标源下拉列表选择“Prometheus_AOM_Default”实例。 图1 选择指标源 通过“全量指标”或“按普罗语句添加”方式选择一个或多个关注的指标。 图2 添加指标 关于更多指标浏览方法请参考华为云帮助中心“应用运维管理 AOM> 用户指南(2.0)> 指标浏览”。 容器级别的指标介绍
查询算法详情 功能介绍 根据算法id查询指定算法。 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}/algorithms/{algorithm_id}
缺少负载均衡,利用率低。 在昇腾卡上执行时,需要在 opencompass/opencompass/runners/local.py 中添加如下代码 import torch import torch_npu from torch_npu.contrib import transfer_to_npu
写需逻辑清晰,代码简洁,以此达到更好的推理效果。 推理代码编写指导 在模型代码推理文件“customize_service.py”中,需要添加一个子类,该子类继承对应模型类型的父类,各模型类型的父类名称和导入语句如表1所示。导入语句所涉及的Python包在ModelArts环境中已配置,用户无需自行安装。
称。 ${image_name}:容器镜像的名称。 --device=/dev/davinci0:挂载对应卡到容器,当需要挂载多卡,请依次添加多项该配置 通过容器名称进入容器中。默认使用ma-user用户,后续所有操作步骤都在ma-user用户下执行。 docker exec -it
缺少负载均衡,利用率低。 在昇腾卡上执行时,需要在 opencompass/opencompass/runners/local.py 中添加如下代码 import torch import torch_npu from torch_npu.contrib import transfer_to_npu
py示例。如果是SWR容器内的地址,则填写绝对路径;如果是AI Gallery仓库内的地址,则填写相对路径。 同时,还需要在“模型文件”添加gallery_train文件夹,文件夹内容参考表2。 表2 gallery_train文件列表 文件类型 文件说明 “train_params
vm.ai1.snt3(需申请)/custom(仅支持在部署到专属资源池时使用),需申请的规格请提交工单,由ModelArts运维工程师添加权限。若配置为custom,需同时指定custom_spec参数。 weight 否 Integer real-time类型必选。权重百分
ions/samples modelarts:sample:listSamples obs:object:GetObject √ √ 批量添加样本 POST /v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/data-annotations/samples
decord 第一处修改 vim src/video/ffmpeg/ffmpeg_common.h 在文件ffmpeg_common.h的23行,添加如下内容 #include <libavcodec/bsf.h> 图1 文件ffmpeg_common.h修改前 图2 文件ffmpeg_common
查询数据集版本详情 功能介绍 查询数据集版本详情。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/datasets/{da
方法二:用户在Notebook中直接编辑scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本,自定义环境变量的值,并在脚本的首行中添加 cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令,随后在Notebook中运行该脚本。
ConditionStep支持多条件节点的嵌套使用,用户可以基于不同的场景灵活设计。 条件节点只支持双分支的选择执行,局限性较大,推荐您使用新的分支功能,可以在不添加新节点的情况下完全覆盖ConditionStep的能力,详情请参见配置节点参数控制分支执行章节。 父主题: 构建Workflow多分支运行场景
方法二:用户在Notebook中直接编辑scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本,自定义环境变量的值,并在脚本的首行中添加 cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令,随后在Notebook中运行该脚本。
方法二:用户在Notebook中直接编辑scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本,自定义环境变量的值,并在脚本的首行中添加 cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令,随后在Notebook中运行该脚本。
参见表1。 通过OpenAI服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。${docker_ip}替换为实际宿主机的IP地址。如果启动服务未添加served-model-name参数,${container_model_path}的值请与model参数的值保持一致,如果使用了ser
查询算法列表 功能介绍 查询算法列表。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/algorithms 表1 路径参数
参见表1。 通过OpenAI服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。${docker_ip}替换为实际宿主机的IP地址。如果启动服务未添加served-model-name参数,${container_model_path}的值请与model参数的值保持一致,如果使用了ser
参见表1。 通过OpenAI服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。${docker_ip}替换为实际宿主机的IP地址。如果启动服务未添加served-model-name参数,${container_model_path}的值请与model参数的值保持一致,如果使用了ser
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