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标注任务管理 创建标注任务 查询数据集的标注任务列表 查询标注任务详情 父主题: 数据管理
Diffusion v1.5的onnx pipeline代码为例进行说明。 进入容器环境,创建自己的工作目录,由于在Snt9B裸金属服务器环境配置指南的配置环境步骤中,在启动容器时将物理机的home目录挂载到容器的“/home_host”目录下,该目录可以直接使用上传到物理机“hom
主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.908) 推理场景介绍 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 推理模型量化 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录:大模型推理常见问题 父主题: LLM大语言模型训练推理
如果想保持长时间连接不断开,可以通过配置SSH定期发送通信消息,避免防火墙认为链路空闲而关闭。 客户端配置(用户可根据需要自行配置,不配置默认是不给服务端发心跳包),如图1,图2所示。 图1 打开VS Code ssh config配置文件 图2 增加配置信息 配置信息示例如下: Host ModelArts-xx
如果想保持长时间连接不断开,可以通过配置SSH定期发送通信消息,避免防火墙认为链路空闲而关闭。 客户端配置(用户可根据需要自行配置,不配置默认是不给服务端发心跳包),如图1,图2所示。 图1 打开VS Code ssh config配置文件 图2 增加配置信息 配置信息示例如下: Host ModelArts-xx
发布和管理AI Gallery中的AI应用 使用AI Gallery微调大师训练模型 使用AI Gallery在线推理服务部署模型 Gallery CLI配置工具指南 计算规格说明
3升级操作和24.1.RC2相同),24.1.RC2.3驱动软件包获取地址参考驱动软件包。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y docker-engine.aarch64 docker-engine-selinux
x86_64架构的主机,操作系统使用Ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”,“镜像”选择“公共镜像”,推荐使用Ubuntu18
strings 支持部署服务类型。 config String 模型配置参数。包括health,readiness_health,startup_health等探针配置 specification ModelSpecification object 模型部署最小部署规格。 input_params
在镜像管理中注册和查看镜像。 按需配置。 保存镜像 SWR SWR Admin SWR Admin为SWR最大权限,用于: 开发环境运行的实例,保存成镜像。 使用自定义镜像创建开发环境Notebook实例。 按需配置。 使用SSH功能 ECS ecs:serverKeypairs:list ecs:serverKeypairs:get
Step6 准备镜像 创建ECS。 参考ECS文档购买弹性云服务器。网络配置、高级配置等后续步骤,可根据默认选择,或进行自定义。创建完成后,单击“远程登录”,并在控制台发送后续步骤中的远程命令。 注意:创建的ECS虚拟机使用ARM镜像创建。 图1 购买ECS 安装Docker。 检查docker是否安装。
ASCEND service_type String 镜像支持服务类型。枚举值如下: COMMON:通用镜像。 INFERENCE: 建议仅在推理部署场景使用。 TRAIN: 建议仅在训练任务场景使用。 DEV: 建议仅在开发调测场景使用。 UNKNOWN: 未明确设置的镜像支持的服务类型。
建文件夹model/llama-2-13b-hf。 利用OBS Browser+工具将下载的模型文件上传至创建的文件夹目录下。 在ECS服务器中安装obsutil工具,具体命令可参考obsutil工具快速使用,将OBS桶中的数据下载至SFS Turbo中。注意:需要使用用户账号中
建文件夹model/llama-2-13b-hf。 利用OBS Browser+工具将下载的模型文件上传至创建的文件夹目录下。 在ECS服务器中安装obsutil工具,具体命令可参考obsutil工具快速使用,将OBS桶中的数据下载至SFS Turbo中。注意:需要使用用户账号中
介绍如何进行预训练,包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调,包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练,包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 父主题:
如果限时免费资源售罄,建议选择收费CPU资源进行部署。当选择收费CPU资源部署在线服务时会收取少量资源费用,具体费用以界面信息为准。 参数配置完成后,单击“下一步”,确认规格参数后,单击“提交”启动在线服务的部署。 进入“部署上线 > 在线服务”页面,等待服务状态变为“运行中”时,表示服务部署成功。单击操作列的
若指定则为per-channel粒度量化,否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考部署推理服务,使用量化后权重部署AWQ量化服务。 注:Step3 创建服务启动脚本启动脚本中,服务启动命令需添加如下命令。 -q smoothquant 或者
ModelArts训练好后的模型如何获取? 使用自动学习产生的模型只能在ModelArts上部署上线,无法下载至本地使用。 使用自定义算法或者订阅算法训练生成的模型,会存储至用户指定的OBS路径中,供用户下载。 父主题: 功能咨询
训练和服务部署,工作流发布至运行态后,部分运行的开关默认关闭,节点全部运行。用户可在权限管理页面打开开关,选择指定的场景进行运行。 部分运行能力支持同一个节点被定义在不同的运行场景中,但是需要用户自行保证节点之间数据依赖的正确性。另外,部分运行能力仅支持在运行态进行配置运行,不支持在开发态进行调试。
训练预测分析模型 创建自动学习后,将会进行模型的训练,得到预测分析的模型。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面,单击创建成功的项目名称,查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中,待节点状态由“运行中”变为“运行成功”,即完成了模型的自动训练。