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Turbo”,在“文件系统”中选择SFS Turbo实例名称,并指定“存储位置”和“云上挂载路径”。系统会在训练作业启动前,自动将存储位置中的文件目录挂载到训练容器中指定路径。 图2 设置训练“SFS Turbo” 当前训练作业支持挂载多个弹性文件服务SFS Turbo,文件系统支持重复挂载
Server上配置DCGM监控,用于监控Lite Server上的GPU资源。 DCGM是用于管理和监控基于Linux系统的NVIDIA GPU大规模集群的一体化工具,提供多种能力,包括主动健康监控、诊断、系统验证、策略、电源和时钟管理、配置管理和审计等。 约束限制 仅适用于GPU资源监控。 前提条件
在线服务发起预测请求: 方式一:使用图形界面的软件进行预测(以Postman为例)。Windows系统建议使用Postman。 方式二:使用curl命令发送预测请求。Linux系统建议使用curl命令。 方式三:使用Python语言发送预测请求。 方式四:使用Java语言发送预测请求。
容的情况,例如transformers包,导致import的时候出现了错误。 用户代码问题,出现了内存越界、非法访问内存空间的情况。 未知系统问题导致,建议先尝试重建作业,重建后仍然失败,建议提工单定位。 处理方法 如果存在之前能跑通,什么都没修改,过了一阵跑不通的情况,先去排查
n目录中,代码目录结构如下: benchmark_eval ├── config │ ├── config.json # 服务的配置模板,已配置了ma-standard,tgi示例 │ ├── mmlu_subject_mapping.json # mmlu数据集学科信息
什么原因系统都会自动重启训练作业,提高训练成功率和提升作业的稳定性。为了避免无效重启浪费算力资源,系统最多只支持连续无条件重启3次。 为了避免丢失训练进度、浪费算力,开启此功能前请确认代码已适配断点续训,操作指导请参见设置断点续训练。 当训练过程中触发了自动重启,则系统会记录重启
镜像里面“/var/lib/cloud/instances”残留了制作镜像机器(后面称模板机)的实例ID信息,如果制作镜像不清理“/var/lib/cloud/*”就会导致用该镜像再重装模板机时,cloud-init根据残留目录(含实例ID)判断已经执行过一次,进而不会再执行user-data里面的脚本。
中的OBS路径。 name 是 String 数据处理任务名称。 template 是 TemplateParam object 数据处理模板,如算法ID和参数等。 version_id 否 String 数据集版本ID。 work_path 否 WorkPath object
<训练引擎名称_版本号>-[cpu | <cuda_版本号 | cann_版本号 >]-<py_版本号>-<操作系统名称_版本号>-< x86_64 | aarch64> 表4 训练作业支持的AI引擎 工作环境 系统架构 系统版本 AI引擎与版本 支持的cuda或Ascend版本 TensorFlow x86_64
某个时间段的使用量和计费信息。 账单上报周期 包年/包月计费模式的资源完成支付后,会实时上报一条账单到计费系统进行结算。 按需计费模式的资源按照固定周期上报使用量到计费系统进行结算。按需计费模式产品根据使用量类型的不同,分为按小时、按天、按月三种周期进行结算,具体扣费规则可以参考
换行标记+5个336*336 ==(336/14=24)>> 672/14+5*24*24=2928 --chat-template:llava对话构建模板。 方式二:通过vLLM服务API接口启动服务 source /home/ma-user/.bashrc export ASCEND_RT
务器处于同一VPC内,实现专属资源池访问外网。 前提条件 已拥有需要部署SNAT的弹性云服务器。 待部署SNAT的弹性云服务器操作系统为Linux操作系统。 待部署SNAT的弹性云服务器网卡已配置为单网卡。 步骤一:打通VPC 通过打通VPC,可以方便用户跨VPC使用资源,提升资源利用率。
换行标记+5个336*336 ==(336/14=24)>> 672/14+5*24*24=2928 --chat-template:llava对话构建模板。 方式二:通过vLLM服务API接口启动服务 source /home/ma-user/.bashrc export ASCEND_RT
2版本或者最新版本进行远程连接。 VS Code安装指导如下: 图2 Windows系统下VS Code安装指导 Linux系统下,执行命令sudo dpkg -i code_1.85.2-1705561292_amd64.deb安装。 Linux系统用户,需要在非root用户进行VS Code安装。 父主题:
<训练引擎名称_版本号>-[cpu | <cuda_版本号 | cann_版本号 >]-<py_版本号>-<操作系统名称_版本号>-< x86_64 | aarch64> 表4 训练作业支持的AI引擎 工作环境 系统架构 系统版本 AI引擎与版本 支持的cuda或Ascend版本 TensorFlow x86_64
├── 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.py # 启动脚本,建立线程池发送请求,并汇总结果
先切换至授权区域。 如表1所示,包括了ModelArts的所有系统策略权限。如果系统预置的ModelArts权限,不满足您的授权要求,可以创建自定义策略,可参考策略JSON格式字段介绍。 表1 ModelArts系统策略 策略名称 描述 类型 ModelArts FullAccess
├──cpu_npu # 检测资源消耗 ├── config │ ├── config.json # 服务的配置模板,已配置了ma-standard,tgi示例 │ ├── mmlu_subject_mapping.json # mmlu数据集学科信息
单击模型名称,进入模型详情页面。 在“我的版本”区域,单击“新增版本”。 在“新增版本”页面,配置模型新版本的参数。 表3 新增模型版本 参数 说明 新版本号 系统自动编号,不可修改。 版本描述 模型简介。支持100字符。 选择基础模型版本 选择基础模型的版本。 选择权重路径 选择存放模型权重文件的OBS路径,必须选择到模型文件夹。
过程,也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习:在未加标签的数据中,试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习:智能系统从环境到行为映射的学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大。 回归 回归反映的是数据属性值在时间上的特征,产生一个将数据项映射到一个实值预