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|──ModelLink/ # ModelLink端到端的大语言模型方案 |——megatron/ # 注意:该文件夹从Megatron-LM中复制得到 |——... 父主题:
OBS相关权限,租户可以细化权限到具体ModelArts使用的桶。 内部资源授权 ModelArts推理当前已支持细粒度授权,租户可以根据实际的权限要求对子用户进行相应的权限配置,限制某些资源的管理,实现权限最小化。 AI应用管理 使用从训练或者从OBS中选择创建AI应用,推荐用
单击镜像的名称,进入镜像详情页,可以查看镜像版本/ID,状态,资源类型,镜像大小,SWR地址等。 基于自定义镜像创建新的Notebook实例 从Notebook中保存的镜像可以在镜像管理中查询到,可以用于创建新的Notebook实例,完全继承保存状态下的实例软件环境配置。 基于自定义镜像创建Notebook实例有两种方式:
可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重;或者获取FP16/BF16的模型权重之后,通过autoAWQ工具进行量化。 方式一:从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ
total Integer 查询到当前用户名下的所有算法总数。 count Integer 查询到当前用户名下的所有符合查询条件的算法总数。 limit Integer 查询到当前用户名下的所有算法限制个数。 offset Integer 查询到当前用户名下的所有算法查询偏移量。
PretrainedConfig.from_pretrained(dir) # 从目录中加载序列化对象(本地或者是url),配置文件为dir/config.json PretrainedConfig.save_pretrained(dir) # 将配置实例序列化到dir/config.json “PretrainedModel”:预训练模型的基类
获取代码并上传 上传代码AscendCloud-AIGC-6.3.906-xxx.zip到容器的工作目录${container_work_dir}中,包获取路径请参见表2。 Step4 准备训练环境 下载权重。从HuggingFace下载Qwen-VL-Chat,或将您已下载的权重文件上传
输入数据的格式必须为csv格式,有效数据行数必须大于100行。列数必须小于200列,数据总大小不能超过100MB。 上传OBS操作步骤: 执行如下操作,将数据导入到您的数据集中,以便用于模型训练和构建。 登录OBS管理控制台,在ModelArts同一区域内创建桶。如果已存在可用的桶,需确保OBS桶与ModelArts在同一区域。
单击镜像的名称,进入镜像详情页,可以查看镜像版本/ID,状态,资源类型,镜像大小,SWR地址等。 基于自定义镜像创建Notebook实例 从Notebook中保存的镜像可以在镜像管理中查询到,可以用于创建新的Notebook实例,完全继承保存状态下的实例软件环境配置。 方式一:在Notebook实例创建
同时您的工作流会自动从数据标注节点开始运行。您需要做的是: 观察数据标注节点,待数据标注节点变为橙色即为“等待操作”状态。双击数据标注节点,打开数据标注节点的运行详情页面,单击“继续运行”。 在弹出的窗口中,单击“确定”,工作流会开始继续运行。当工作流运行到“服务部署”节点,状态
下: prefill_latency(首token时延):请求从到达服务开始到生成首token的耗时 model_prefill_latency(模型计算首token时延):服务从开始计算首token到生成首token的耗时 avg_decode_latency(平均增量toke
0-cann_8.0.rc1-py_3.9-hce_2.0.2312-aarch64-snt9b-20240516142953-ca51f42 从SWR拉取。 获取软件 本教程使用的是Open-clip源码包。 昇腾适配过程通过修改训练脚本方式实现,不涉及其他软件获取。 Step1 准备环境
映射关系。如果AI应用的输入是文件,则不需要映射关系。 自动生成的映射关系文件,填写每个参数对应到csv单行数据的字段索引,索引index从0开始计数。 映射关系生成规则:映射规则来源于模型配置文件“config.json”中输入参数(request)。当“type”定义为“st
服务,典型的就是训练过程中,需要访问OBS读取用户的训练数据。在这个过程中,就出现了ModelArts“代表”用户去访问其他云服务的情形。从安全角度出发,ModelArts代表用户访问任何云服务之前,均需要先获得用户的授权,而这个动作就是一个“委托”的过程。用户授权ModelAr
0.rc2-py_3.9-hce_2.0.2312-aarch64-snt9b-20240528150158-b521cc0 镜像发布到SWR,从SWR拉取 固件驱动:23.0.5 CANN:cann_8.0.rc2 容器镜像OS:hce_2.0 PyTorch:pytorch_2
开发环境Notebook中制作自定义镜像,镜像规范可参考创建AI应用的自定义镜像规范。 Step2 构建成功的镜像注册到镜像管理模块:将构建成功的自定义镜像注册到ModelArts的镜像管理模块中,方便下一步调试。 Step3 在Notebook中变更镜像并调试:在Notebook中调试镜像。
swr:repository:deleteTag swr:repository:getRepository swr:repository:listTags 从自定义镜像导入 从OBS导入时使用自定义引擎 OBS obs:bucket:ListAllMybuckets(获取桶列表) obs:bucket:HeadBucket(获取桶元数据)
WorkflowStep 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String Workflow工作流节点的名称,在一个DAG中唯一,1到64位只包含中英文,数字,空格,下划线(_)和中划线(-),并且以中英文开头。 type 否 String 节点的类型,枚举值如下: job
服务,典型的就是训练过程中,需要访问OBS读取用户的训练数据。在这个过程中,就出现了ModelArts“代表”用户去访问其他云服务的情形。从安全角度出发,ModelArts代表用户访问任何云服务之前,均需要先获得用户的授权,而这个动作就是一个“委托”的过程。用户授权ModelAr
user-job-dir/code/train.py 方式三:设置PATH环境变量。 您可以将指定的“conda env bin”目录配置到PATH环境变量中。您可以使用Python命令启动训练脚本。启动命令示例如下: export PATH=/home/ma-user/anaconda3/envs/python-3