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在Notebook中,如何使用昇腾多卡进行调试? 更多 AI应用管理 导入模型时,模型配置文件中的安装包依赖参数如何编写? 使用自定义镜像创建在线服务,如何修改默认端口? 更多 技术专题 技术、观点、课程专题呈现 ModelArts 构建精准声音模型 利用ModelArts一站式AI开发平台快速标注音频文件中的异常声音
docker build -t koyha_ss-train:0.0.1 . Step4 启动镜像 启动容器镜像。启动前可以根据实际需要增加修改参数,Lora微调启动单卡,finetune微调启动八卡。 docker run -itd --name sdxl-train -v /s
其他参数可以根据实际情况进行配置,也可使用openai接口启动服务。 推理启动脚本必须名为run_vllm.sh,不可修改其他名称。 hostname和port也必须分别是0.0.0.0和8080不可更改。 Step2 部署模型 在ModelArts控制台的AI应用管理模块中,将模型部署为一个AI应用。
训练容器的“${MA_JOB_DIR}/demo-code”目录中,“demo-code”为OBS存放代码路径的最后一级目录,可以根据实际修改。 启动命令:“/home/ma-user/miniconda3/bin/python ${MA_JOB_DIR}/demo-code/pytorch-verification
训练容器的“${MA_JOB_DIR}/demo-code”目录中,“demo-code”为OBS存放代码路径的最后一级目录,可以根据实际修改。 启动命令:“/home/ma-user/miniconda3/bin/python ${MA_JOB_DIR}/demo-code/pytorch-verification
cipherText sh /usr/bin/tf_serving_entrypoint.sh 修改模型默认路径,支持ModelArts推理模型动态加载。 Dockerfile中执行如下命令修改默认的模型路径。 ENV MODEL_BASE_PATH /home/mind ENV MODEL_NAME
可以通过从参数列表中获取--train_url参数获取" cluster_id_description = "cluster id of MapReduce Service" algorithm = wf.steps.MrsJobAlgorithm( boot_file=wf.Placeholder(name="boot_file"
ework 适配vLLM 0.4.2版本(受限发布): 仅支持部分三方大模型 不支持prefix caching功能 不支持beam search推理场景,不支持n>1推理场景 不支持chunked prefill 无 算子,包名:AscendCloud-OPP Scatter、
zip上传到${workdir}目录下并解压缩,如:/home/ma-user/ws目录下,以下都以/home/ma-user/ws为例,请根据实际修改。 unzip AscendCloud-*.zip 上传tokenizers文件到工作目录中的/home/ma-user/ws/toke
填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成,按“V0001”、“V0002”规则命名,用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。 设置数据处理类型“数据选择
multi-GPU Communication Library)环境变量 OBS环境变量 PIP源环境变量 API网关地址环境变量 作业元信息环境变量 如何修改环境变量 用户可以在创建训练作业页面增加新的环境变量,也可以设置新的取值覆盖当前训练容器中预置的环境变量值。 为保证数据安全,请勿输入敏感信息,例如明文密码。
sample_name String 根据样本名称搜索(含后缀名)。 sample_time String 样本加入到数据集时,会根据样本在OBS上的最后修改时间(精确到天)建立索引,此处可以根据此时间进行搜索。可选值如下: month:搜索往前30天至今天内添加的样本 day:搜索昨天(往前1天)至今天内添加的样本
版本可以不用选择。 task_name:填写需要创建的标注任务名称即可。 说明: 首次运行需要配置,会自动创建新的标注任务,后续不建议进行修改,使用同一个标注任务进行数据标注。 图像分类训练参数配置 算法超参相关的配置,建议直接使用默认值。每个参数的具体含义已在控制台界面输入框下方说明。
e”为OBS存放代码路径的最后一级目录,可以根据实际修改。 启动命令:“python ${MA_JOB_DIR}/code/mnist.py” ,此处的“code”为用户自定义的OBS存放代码路径的最后一级目录,可以根据实际修改。 训练输入:单击“增加训练输入”,参数名称设置为“
parameters=[] ), # 训练使用的算法对象,示例中使用AIGallery订阅的算法;部分算法超参的值如果无需修改,则在parameters字段中可以不填写,系统自动填充相关超参值 inputs=wf.steps.JobInput(name="data_url"
print(predict_result) 参数说明 表1 部署本地服务predictor参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 service_name 否 String 服务名称,支持1-64位可见字符(含中文),只能以英文大小写字母或者中文字符开头,名称可以包含字母、中文、数字、中划线、下划线。
到期转按需的操作。 设置包年/包月资源到期后转按需。 单个资源到期转按需:选择需要更改计费模式的实例,选择“操作 > 更多 > 到期转按需”。 图2 单个资源转按需 批量资源到期转按需:选择需要更改计费模式的实例,单击列表左上角的“到期转按需”。 查看资费变更的相关信息后,单击“到期转按需”。
华为云技术支持配置完成后,会给您提供对应的OBS桶目录“obs_dir”,该目录用于后续配置的脚本中。 图1 租户名ID和IAM用户名ID 准备收集上传脚本。 修改以下脚本中NpuLogCollection的参数,将ak、sk、obs_dir替换为前面步骤中获取到的值,然后把该脚本上传到要收集NPU日志的节点上。
evaluator.py # 数据集数据预处理方法集 ├── model.py # 发送请求的模块,在这里修改请求响应。目前支持vllm.openai,atb的tgi模板 ├── ... ├── eval_test
的数据。 图9 查看智能标注任务进度 确认智能标注结果 在智能标注任务完成后,在“待确认”页签下,单击具体图片进入标注详情页面,可以查看或修改智能标注的结果。 如果智能标注的数据无误,可单击右侧的“确认标注”完成标注,如果标注信息有误,可直接删除错误标注框,然后重新标注,以纠正标