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rvice.py, 只允许放置一个,customize_service.py依赖的文件可以直接放model目录下 Custom模型包结构,与您自定义镜像中AI引擎有关。例如自定义镜像中的AI引擎为TensorFlow,则模型包采用TensorFlow模型包结构。 父主题: 创建模型规范参考
由于案例中需要下载商用版CANN,因此本案例仅面向有下载权限的渠道用户,非渠道用户建议参考其他自定义镜像制作教程。 Mindspore版本与CANN版本,CANN版本与Ascend驱动/固件版本均有严格的匹配关系,版本不匹配会导致训练失败。 前提条件 已注册华为账号并开通华为云,且在使用Mod
ataset_version_id同时出现,但是不可与inputs同时出现。 dataset_version_id 否 String 训练作业的数据集版本ID,可参考数据管理获取。需要与dataset_id同时出现,但是不可与inputs同时出现。 表5 InputData初始化参数说明
描述 sfsId String SFS Turbo的ID。 name String SFS Turbo的名称。 status String 与SFS Turbo的连接状态信息。可选值如下: Active:SFS连通状态正常 Abnormal:SFS连通状态异常 ipAddr String
iffusion_img2img_mslite.py”,以便与源文件名称区分。但是这样也会导致无法正确找到源码中相对路径下的依赖,需要将对于diffusers包内的相对路径修改为绝对路径的形式。 图1 代码依赖修改前与修改后 将推理代码“modelarts-ascend/exam
指定op的值。可选值如下: OR:或操作 AND:与操作 表12 SearchLabel 参数 参数类型 描述 name String 标签名。 op String 多个属性之间的操作类型。可选值如下: OR:或操作 AND:与操作 property Map<String,Array<String>>
容器引擎:容器引擎是Kubernetes最重要的组件之一,负责管理镜像和容器的生命周期。Kubelet通过Container Runtime Interface (CRI) 与容器引擎交互,以管理镜像和容器。此处支持选择Docker和Containerd。Containerd和Docker的详细差异对比请见容器引擎。
创建OBS桶和文件夹的操作指导请参见创建桶和新建文件夹。 请确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 表1 OBS桶文件夹列表 文件夹名称 用途 “obs://test-modelarts/mpi/demo-code/” 用于存储MPI启动脚本与训练脚本文件。 “obs://test-modelarts/mpi/log/”
创建OBS桶和文件夹的操作指导请参见创建桶和新建文件夹。 请确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 表1 OBS桶文件夹列表 文件夹名称 用途 “obs://test-modelarts/mpi/demo-code/” 用于存储MPI启动脚本与训练脚本文件。 “obs://test-modelarts/mpi/log/”
请删除.torchair_cache文件夹,避免由于缓存文件与实际推理不匹配而报错。 若要使用eagle投机,配置环境变量,使eagle投机对齐实验室版本实现。目前默认开启此模式,若不开启,目前vllm0.6.0版本与实验室版本权重无法对齐,会导致小模型精度问题。 export
本文档适用于OBS+SFS Turbo的数据存储方案,不适用于仅使用OBS的存储方案。通过OBS对象存储服务(Object Storage Service)与SFS Turbo文件系统联动,可以实现数据灵活管理、高性能读取数据等。通过OBS上传训练所需的模型文件、训练数据等,再将OBS中的数据文件导入到SFS
etrain_hf/目录下查看转换后的权重文件。 注意:权重转换完成后,需要将例如saved_models/pretrain_hf中的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比,查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config.json、special_tokens_map
描述 sfsId String SFS Turbo的ID。 name String SFS Turbo的名称。 status String 与SFS Turbo的连接状态信息。可选值如下: Active:SFS连通状态正常 Abnormal:SFS连通状态异常 ipAddr String
Fine-tuning):是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型,通过调整模型的参数,使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。 与从头开始训练模型相比,监督式微调能够充分利用预训练模型的知识和特征表示,从而加速训练过程并提高模型的性能。 LoRA微调LoRA(Low-Rank
限制”、“版本”和“评论”等信息。 在详情页面单击“订阅”。 如果订阅的是非华为云官方资产,则会弹出“温馨提示”页面,勾选并阅读《数据安全与隐私风险承担条款》和《华为云AI Gallery服务协议》后,单击“继续订阅”才能继续进行模型订阅。 模型被订阅后,详情页的“订阅”按钮显示
/pretrain_hf/目录下查看转换后的权重文件。 权重转换完成后,需要将例如saved_models/pretrain_hf中的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比,查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config.json、special_tokens_map
etrain_hf/目录下查看转换后的权重文件。 注意:权重转换完成后,需要将例如saved_models/pretrain_hf中的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比,查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config.json、special_tokens_map
etrain_hf/目录下查看转换后的权重文件。 注意:权重转换完成后,需要将例如saved_models/pretrain_hf中的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比,查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config.json、special_tokens_map
/pretrain_hf/目录下查看转换后的权重文件。 权重转换完成后,需要将例如saved_models/pretrain_hf中的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比,查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config.json、special_tokens_map
度,工作负载无法调度到节点上。 高可用冗余节点会作为备用节点与节点的故障检测配合使用,为资源池提供故障节点自动切换能力,高可用冗余节点能够在普通节点故障时自动进行切换,切换耗时通常在分钟内。切换后,原“高可用冗余节点”与“故障节点”交换高可用冗余标签,原“高可用冗余节点”自动解隔