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想要使同一个工作流同时运行多次,可以使用复制工作流的功能。单击列表页的操作栏“更多”,选择“复制”,出现复制Workflow弹窗,新名称会自动生成(生成规则:原工作流名称 + '_copy')。 用户也可以自行修改新工作流名称,但会有校验规则验证新名称是否符合要求。 新的Work
Notebook:是一款Web应用,用户能够在界面编写代码,并且将代码、数学方程和可视化内容组合到一个文档中。 JupyterLab插件:插件包括规格切换,分享案例到AI Gallery进行交流,停止实例(实例停止后CPU、Memory不再计费)等,提升用户体验。 支持SSH远程连接功能:通
磁盘规格默认5GB,从Notebook实例创建成功开始,直至实例删除成功,磁盘每GB按照规定费用收费。 云硬盘EVS会在创建Notebook实例时自动购买,无需用户单独创建。 父主题: 专属资源池训练
为什么在ModelArts数据标注平台标注数据提示标注保存失败? 标注多个标签,是否可针对一个标签进行识别? 使用数据处理的数据扩增功能后,新增图片没有自动标注 视频数据集无法显示和播放视频 使用样例的有标签的数据或者自己通过其他方式打好标签的数据放到OBS桶里,在modelarts中同步数据源以后看不到已标注,全部显示为未标注
查看yum命令历史,发现执行了“yum update -y”,“yum update -y”命令是用于在Linux操作系统上更新软件包的命令。其中,选项-y表示在更新时自动确认所有提示信息,而不需要手动输入“y”确认。 请注意,使用此命令将会检查您系统中已安装的软件包并更新至最新版本。 图1 yum命令历史 查看NetworkManager配置:
LLM大语言模型训练推理 在ModelArts Studio基于Llama3-8B模型实现新闻自动分类 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.910) 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.910) 主流开源大模型基于Lite
标注“推荐”的Runtime来源于统一镜像,后续统一镜像将作为主流的推理基础镜像。统一镜像中的安装包更齐全,详细信息可以参见推理基础镜像列表。 推荐将旧版镜像切换为统一镜像,旧版镜像后续将会逐渐下线。 待下线的基本镜像不再维护。 统一镜像Runtime的命名规范:<AI引擎名字及版本> - <硬件及版本:cpu或cuda或cann>
在详情页面查看数据集的“描述”、“版本”和“限制”等信息。 在详情页面单击“Run in ModelArts”,跳转到ModelArts控制台并自动创建Notebook,进入Notebook实例的JupyterLab页面。 参考使用JupyterLab在JupyterLab页面进行开发调试。
获得灵活的、更高性价比的算力资源。当购买了套餐包,在使用公共资源池运行任务时,将会优先抵扣套餐包的配额,超出当前套餐包的额度或使用时段,将自动转为按需收费。 关于套餐包的约束限制、资源包抵扣顺序和套餐包余量预警请参见套餐包。 购买操作如下: 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中,选择“ModelArts
BS桶的目录结构如下。 <bucket_name> |──llm_train # 解压代码包后自动生成的代码目录,无需用户创建 |── AscendSpeed # 代码目录
作为AI应用页签的背景图展示在AI应用列表。建议使用16:9的图片,且大小不超过7MB。 如果未上传图片,AI Gallery会为AI应用自动生成封面。 应用描述 否 输入AI应用的功能介绍,AI应用创建后,将展示在AI应用页签上,方便其他用户了解与使用。 支持0~100个字符。
tasks:评测数据集任务,比如openllm。 batch_size:输入的batch_size大小,不影响精度,只影响得到结果速度,默认使用auto,代表自动选择batch大小。 output_path:结果保存路径。 使用lm-eval,比如加载非量化或者awq量化,llama3.2-1b模型的权重,参考命令:
tasks:评测数据集任务,比如openllm。 batch_size:输入的batch_size大小,不影响精度,只影响得到结果速度,默认使用auto,代表自动选择batch大小。 output_path:结果保存路径。 使用lm-eval,比如加载非量化或者awq量化,llama3.2-1b模型的权重,参考命令:
介绍如何在Notebook中配置NPU环境,部署并启动推理服务,完成精度测试和性能测试。 如果需要部署量化模型,需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用,部署并启动推理服务,在线预测在线服务。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch
29a 从SWR拉取。 Step1 准备环境 请参考DevServer资源开通,购买DevServer资源,并确保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 购买DevServer资源时如果无可选资源规格,需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务
/home/ma-user -m -u 1000 -g 100 -s /bin/bash ma-user 通过增加nginx代理,支持https协议。 协议转换为https之后,对外暴露的端口从tfserving的8501变为8080。 Dockerfile中执行如下命令完成nginx的安装和配置。
UTC'的毫秒数。 description String 模型描述信息。 source_type String 模型来源的类型,仅当模型为自动学习部署过来时有值,取值为auto。 父主题: 模型管理
bleach==1.4.3 click==6.6 依赖包为whl包时 如果训练后台不支持下载开源安装包或者使用用户编译的whl包时,由于系统无法自动下载并安装,因此需要在“代码目录”放置此whl包,同时创建一个命名为“pip-requirements.txt”的文件,并且在文件中指定此whl包的包名。依赖包必须为“
nnorth4.huaweicloud.com)和端口号。 图1 Notebook实例详情页面 准备好密钥对。 密钥对在用户第一次创建时,自动下载,之后使用相同的密钥时不会再有下载界面(用户一定要保存好),或者每次都使用新的密钥对。 Step1 添加Remote-SSH插件 在本地的VS
ngFace的目录格式。即Step2 准备权重文件上传的HuggingFace权重文件存放目录。如果使用了量化功能,则使用推理模型量化章节转换后的权重。 --max-num-seqs:最大同时处理的请求数,超过后拒绝访问。 --max-model-len:推理时最大输入+最大输出