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通过打印所有Pod的信息,并找到命名有scheduler字段的Pod。 kubectl get pod -A -o wide 重启该Pod,通过delete的方式删除,但随后会自动重新启动。 kubectl delete pod -n kube-system ${pod_scheduler_name} 若重启后,还是会Pending,建议多重复重启几次。
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。 若需要部署量化模型,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 介绍如何创建AI应用,部署模型并启动推理服务,在线预测服务。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch
通过打印所有Pod的信息,并找到命名有scheduler字段的Pod。 kubectl get pod -A -o wide 重启该Pod,通过delete的方式删除,但随后会自动重新启动。 kubectl delete pod -n kube-system ${pod_scheduler_name} 若重启后,还是会Pending,建议多重复重启几次。
通过打印所有Pod的信息,并找到命名有scheduler字段的Pod。 kubectl get pod -A -o wide 重启该Pod,通过delete的方式删除,但随后会自动重新启动。 kubectl delete pod -n kube-system ${pod_scheduler_name} 若重启后,还是会Pending,建议多重复重启几次。
记录训练作业运行时长,是训练作业全生命周期中多次的k8s资源运行的时长总和。 “重启次数” 记录训练过程中时如果出现故障,作业自动重启的次数。仅当创建训练作业时开启“自动重启”功能时可见。 “描述” 训练作业的描述。 您可以单击编辑图标,更新训练作业的描述。 “作业优先级” 显示训练作业的优先级。
中,通过运行Dockerfile文件会在基础镜像上创建新的镜像。新镜像命名可自定义。在构建镜像的过程中会下载完整的模型代码、执行环境,然后自动进行NPU适配,并将以上源码和环境打包至镜像中。 ECS需要连通公网,否则会导致安装下载源码、安装环境依赖、上传镜像到SWR等操作失败。E
中,通过运行Dockerfile文件会在基础镜像上创建新的镜像。新镜像命名可自定义。在构建镜像的过程中会下载完整的模型代码、执行环境,然后自动进行NPU适配,并将以上源码和环境打包至镜像中。 ECS需要连通公网,否则会导致安装下载源码、安装环境依赖、上传镜像到SWR等操作失败。E
${workdir}(例如/home/ma-user/ws ) |──llm_train #解压代码包后自动生成的代码目录,无需用户创建 |── LLaMAFactory # 代码目录
通过运行install.sh脚本,会git clone下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码(install.sh中会自动下载配套版本,若手动下载源码还需修改版本)至llm_train/AscendSpeed文件夹中。下载的源码文件结构如下: |——AscendCloud-LLM
${workdir}(例如/home/ma-user/ws ) |──llm_train #解压代码包后自动生成的代码目录,无需用户创建 |── LLaMAFactory # 代码目录
Code的开发者可以通过以下方式连接到开发环境中: VS Code一键连接Notebook(推荐) 该方式是指在开发环境Console控制台上提供VS Code按钮,通过该入口自动打开VS Code并连接实例。 VS Code ToolKit连接Notebook 该方式是指用户在VS Code上使用ModelArts
String 是 存放训练生成日志的OBS路径。 --train-instance-count String 是 训练作业实例数,默认是1,表示单节点。 --boot-file String 否 当使用自定义镜像或自定义命令时可以省略,当使用预置命令提交训练作业时需要指定该参数。 --name
修改封面图和二级标题 在发布的资产详情页面,单击右侧的“编辑”,选择上传新的封面图,为资产编辑独特的主副标题。 编辑完成之后单击“保存”。封面图和二级标题内容自动同步,您可以直接在资产详情页查看修改结果。 图1 修改封面图和二级标题 编辑标签 单击标签右侧的出现标签编辑框,在下拉框中勾选该资产对应的标签。
规格:选择单GPU规格。 单击“提交”,在“信息确认”页面,确认训练作业的参数信息,确认无误后单击“确定”。 训练作业创建完成后,后台将自动完成容器镜像下载、代码目录下载、执行启动命令等动作。 训练作业一般需要运行一段时间,根据您的训练业务逻辑和选择的资源不同,训练时长将持续几十分钟到几小时不等。
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
通过运行install.sh脚本,会git clone下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码(install.sh中会自动下载配套版本,若手动下载源码还需修改版本)至llm_train/AscendSpeed文件夹中。下载的源码文件结构如下: |——AscendCloud-LLM
20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001,10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch, 会根据验证精度情况自动调整学习率,并当精度没有明显提升时,训练停止")), wf.AlgorithmParameters(name="batch_size"
#构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本 精度评测切换conda环境,确保之前启动服务为vllm接口,进入到benchmark_eval目录下,执行如下命令。 conda activate python-3
py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 精度评测切换conda环境,确保之前启动服务为vllm接口,进入到benchmark_eval目录下,执行如下命令。 conda activate python-3
检查是否有“运行中”的Workflow列表。如果有,单击Workflow列表中“操作 > 删除”即可停止计费。 进入“ModelArts>自动学习”页面,检查是否有“运行中”的项目。如果有,单击项目列表中“操作 > 删除”即可停止计费。 进入“ModelArts>开发空间>Not