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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"
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-3rdLLM-*.zip 上传代码之后需要修改llm_train/AscendSpeed/scripts/install.sh文件。具体为删除install
务器这个参数是被注释的状态。 当服务器有网卡配置文件, NetworkManager.service实现将VPC子网分配的私有IP写入网卡配置文件中。NetworkManager.service会优先读取网卡配置文件中的IP设置为主机IP, 此时无论DH Cient是否关闭,服务器都可以获取分配IP。
json文件,里面是提取的per-tensor的scale值。内容示例如下: 注意: 1、 抽取完成后,可能提取不到model_type信息,需要手动将model_type修改为指定模型,如"llama"。 2、当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化,抽取脚本中dtype类型是"float8_e
json文件,里面是提取的per-tensor的scale值。内容示例如下: 注意: 抽取完成后,可能提取不到model_type信息,需要手动将model_type修改为指定模型,如"llama"。 当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化,抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m
求进行加密签名。 SK(Secret Access Key):与访问密钥ID结合使用的密钥,对请求进行加密签名,可标识发送方,并防止请求被修改。 使用AK/SK认证时,您可以基于签名算法使用AK/SK对请求进行签名,也可以使用专门的签名SDK对请求进行签名。详细的签名方法和SDK使用方法请参见API签名指南。
例如下: 图1 抽取kv-cache量化系数 注意: 1、抽取完成后,可能提取不到model_type信息,需要手动将model_type修改为指定模型,如"llama"。 2、当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化,抽取脚本中dtype类型是"float8_e
容示例如下: 图1 抽取kv-cache量化系数 注意: 抽取完成后,可能提取不到model_type信息,需要手动将model_type修改为指定模型,如"llama"。 当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化,抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m
在SWR中单击右上角的“登录指令”,然后在跳出的登录指定窗口,单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令,即可完成登录。 图3 复制登录指令 Step6 修改并上传镜像 1. 登录指令输入之后,使用下列示例命令: docker tag {image_url} <镜像仓库地址>/<组织名称>/<镜像名称>:<版本名称>
容示例如下: 图1 抽取kv-cache量化系数 注意: 抽取完成后,可能提取不到model_type信息,需要手动将model_type修改为指定模型,如"llama"。 当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化,抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m
批量删除样本 查询单个样本信息 获取样本搜索条件 分页查询团队标注任务下的样本列表 查询团队标注的样本信息 查询数据集标签列表 创建数据集标签 批量修改标签 批量删除标签 按标签名称更新单个标签 按标签名称删除标签及仅包含此标签的文件 批量更新样本标签 查询数据集的团队标注任务列表 创建团队标注任务
按需计费 按需计费是后付费模式,按云服务器的实际使用时长计费,可以随时开通/删除云服务器。 集群规格 集群名称 系统默认提供一个名称,可以手动修改。 只能以小写字母开头,由小写字母、数字、中划线(-)组成,不能以中划线结尾。 购买方案 LIte Cluster场景下选择“ModelArts
具体错误信息。 请求示例 为指定服务添加标签。设置TMS标签的key为“test”和“model_version”,TMS标签的value为“service-gpu”和“0.1”。 https://{endpoint}/v1/{project_id}/services/a55eba18-1
'images', does not exist in the graph。 处理方法 如果切分了数据集,需要删除推理代码中“Yolov3Service”类中的如下代码: self.model_inputs = {'images': 'images:0'} self.model_outputs
-t opensora1.2:1.0 . 二、启动镜像 启动容器镜像,训练需要8卡,推理分为单卡推理和多卡推理,启动前可以根据实际需要增加修改参数。 docker run -itd --name ${container_name} -v /sys/fs/cgroup:/sys/fs/cgroup:ro
要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 TRAIN_ITERS 100 表示训练step迭代次数,根据实际需要修改。 SAVE_INTERVAL 10 表示训练间隔多少step,则会保存一次权重文件。 SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时,保持一致。
要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 TRAIN_ITERS 100 表示训练step迭代次数,根据实际需要修改。 SAVE_INTERVAL 10 表示训练间隔多少step,则会保存一次权重文件。 SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时,保持一致。
diffusers-sd3-inference:0.0.1 . Step4 启动镜像 启动容器镜像,推理只需要启动单卡,启动前可以根据实际需要增加修改参数。 docker run -itd --name ${container_name} -v /sys/fs/cgroup:/sys/fs/cgroup:ro
diffusers-train:0.0.1 . Step4 启动镜像 启动容器镜像,finetune全量微调需要启动8卡,启动前可以根据实际需要增加修改参数。 docker run -itd --name ${container_name} -v /sys/fs/cgroup:/sys/fs/cgroup:ro
要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 TRAIN_ITERS 100 表示训练step迭代次数,根据实际需要修改。 SAVE_INTERVAL 10 表示训练间隔多少step,则会保存一次权重文件。 SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时,保持一致。