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启动入口文件run.sh需要自定义。示例如下: #!/bin/bash # 自定义脚本内容 ... # run.sh调用app.py启动服务器,app.py请参考https示例 python app.py 除了按上述要求设置启动命令,您也可以在镜像中自定义启动命令,在创建模型时填写与您镜像中相同的启动命令。
dSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/obs_pipeline.sh 如果镜像使用ECS中构建新镜像构建的新镜像时,训练作业启动命令中输入: cd /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AscendSpeed;
启动入口文件run.sh需要自定义。示例如下: #!/bin/bash # 自定义脚本内容 ... # run.sh调用app.py启动服务器,app.py请参考https示例 python app.py 除了按上述要求设置启动命令,您也可以在镜像中自定义启动命令,在创建模型时填写与您镜像中相同的启动命令。
dSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/obs_pipeline.sh 如果镜像使用ECS中构建新镜像构建的新镜像时,训练作业启动命令中输入: cd /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AscendSpeed;
dSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/obs_pipeline.sh 如果镜像使用ECS中构建新镜像构建的新镜像时,训练作业启动命令中输入: cd /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AscendSpeed;
推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite k8s Cluster上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9
训练作业卡死检测 什么是训练作业卡死检测 训练作业在运行中可能会因为某些未知原因导致作业卡死,如果不能及时发现,就会导致无法及时释放资源,从而造成极大的资源浪费。为了节省训练资源成本,提高使用体验,ModelArts提供了卡死检测功能,能自动识别作业是否卡死,并在日志详情界面上展
查询所有Notebook实例列表 功能介绍 查询所有Notebook实例列表,用户可按需查询满足条件的Notebook实例列表。 接口约束 暂无约束 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。
场景介绍 方案概览 本文档介绍了在ModelArts的Standard上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程,利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件,为用户提供推理部署方案,帮助用户使能大模型业务。
├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 确保Notebook内通网,已通网可以跳过这一步,未通网需
├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 确保容器内通网,未通网需要配置$config_proxy_
使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性,在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化、per-tensor+per-head静态量化以及per-token,支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。
kv-cache-int8量化 什么是kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性,在部分场景下性能可能会劣于非量化。 约束限制 当前支持per-token动态量化(推荐), per-tensor静态量化以及per-tensor+per-head静态量化。
使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性,在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化、per-tensor+per-head静态量化以及per-token,支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。
附录:指令微调训练常见问题 问题1:在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法: 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小,重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级,可参考各个模型深度学习训
场景介绍 方案概览 本文档介绍了在ModelArts的Standard上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程,利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件,为用户提供推理部署方案,帮助用户使能大模型业务。
/scripts/install.sh; sh ./scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 如果镜像使用ECS中构建新镜像构建的新镜像时,训练作业启动命令中输入: cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed;
/scripts/install.sh; sh ./scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 如果镜像使用ECS中构建新镜像构建的新镜像时,训练作业启动命令中输入: cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed;
sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/llama2/0_pl_lora_13b.sh 如果镜像使用ECS中构建新镜像构建的新镜像时,训练作业启动命令中输入: cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed;
/scripts/install.sh; sh ./scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 若镜像使用ECS中构建新镜像和Notebook中构建新镜像构建的新镜像时,训练作业启动命令中输入: cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed;