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OBS中的数据相互传递。 创建Notebook 创建开发环境Notebook实例,具体操作步骤请参考创建Notebook实例。 镜像选择已注册的自定义镜像,资源类型选择创建好的专属资源池,规格推荐选择“Ascend: 8*ascend-snt9b”。 图1 Notebook中选择自定义镜像与规格
OBS中的数据相互传递。 创建Notebook 创建开发环境Notebook实例,具体操作步骤请参考创建Notebook实例。 镜像选择已注册的自定义镜像,资源类型选择创建好的专属资源池,规格推荐选择“Ascend: 8*ascend-snt9b”。 图1 Notebook中选择自定义镜像与规格
OBS中的数据相互传递。 创建Notebook 创建开发环境Notebook实例,具体操作步骤请参考创建Notebook实例。 镜像选择已注册的自定义镜像,资源类型选择创建好的专属资源池,规格推荐选择“Ascend: 8*ascend-snt9b”。 图1 Notebook中选择自定义镜像与规格
OBS中的数据相互传递。 创建Notebook 创建开发环境Notebook实例,具体操作步骤请参考创建Notebook实例。 镜像选择已注册的自定义镜像,资源类型选择创建好的专属资源池,规格推荐选择“Ascend: 8*ascend-snt9b”。 图1 Notebook中选择自定义镜像与规格
任务类型”默认为“自定义”,支持修改为“文本问答”或“文本生成”。 当使用自定义镜像部署推理服务时,“推理任务类型”默认为“自定义”,且不支持修改。 参数设置 当使用自定义镜像部署推理服务时,如果自定义镜像的“模型文件”中上传了“gallery_inference/inference_params
OBS中的数据相互传递。 创建Notebook 创建开发环境Notebook实例,具体操作步骤请参考创建Notebook实例。 镜像选择已注册的自定义镜像,资源类型选择创建好的专属资源池,规格推荐选择“Ascend: 8*ascend-snt9b”。 图1 Notebook中选择自定义镜像与规格
co/meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct 说明:当前版本中yi-34b、qwen1.5-32b模型暂不支持单卡启动。 操作流程 图1 操作流程图 表2 操作任务流程说明 阶段 任务 说明 准备工作 准备资源 本教程案例是基于ModelArts
针对每一个数据集版本,您可以通过“存储路径”参数,获得此版本对应的Manifest文件格式的数据集。可用于导入数据或难例筛选操作。 表格数据集暂不支持切换版本。 发布数据集版本 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“资产管理> 数据集”,进入“数据集”管理页面 在数据集列
源释放。支持批量退订节点。 若是“包年/包月”且资源到期的资源池(处于宽限期),您可单击操作列的“释放”,即可实现对单个节点的资源释放。不支持批量释放处于宽限期的节点。 部分“包年/包月”节点会出现“删除”按钮,原因是该节点为存量节点,单击“删除”即可实现节点的资源释放。 删除/
/home/ma-user/work/envs/user_conda/sfs-new-env (可选)将新建的虚拟环境注册到JupyterLab kernel(可以在JupyterLab中直接使用虚拟环境)。 # shell pip install ipykernel
OBS中的数据相互传递。 创建Notebook 创建开发环境Notebook实例,具体操作步骤请参考创建Notebook实例。 镜像选择已注册的自定义镜像,资源类型选择创建好的专属资源池,规格推荐选择“Ascend: 8*ascend-snt9b”。 图1 Notebook中选择自定义镜像与规格
py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 目前性能测试还不支持投机推理能力。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step5
FullAccess、SWR OperateAccess、SWR ReadOnlyAccess仅限容器镜像服务企业版使用,目前企业版已暂停公测。非企业版用户暂不支持使用此权限。因此需要在此勾选“SWR Admin” 策略。 设置最小授权范围,选择授权范围方案为“所有资源”,单击“确定”。 更多权限管理
码后的脚本,转码后的字符数不能超过2048。脚本将在Kubernetes软件安装后执行,不影响Kubernetes软件安装。 说明: 暂不支持资源池中的存量节点池修改名称。 请不要在安装后执行脚本中使用reboot命令立即重启,如果需要重启,可以使用“shutdown -r 1”命令延迟1分钟重启。
ModelArts的数据校验通过MetaValidation算子实现。当前ModelArts支持jpg、jpeg、bmp、png四种图片格式。物体检测场景支持xml标注格式,不支持“非矩形框”标注。针对您提供的数据集,MetaValidation算子支持对图片和xml文件进行数据校验: 表1 图片类数据校验 异常情况
FlavorInfoResponse 参数 参数类型 描述 max_num Integer 可以选择的最大节点数量(max_num,为1代表不支持分布式)。 cpu Cpu object cpu规格信息。 gpu Gpu object gpu规格信息。 npu Npu object Ascend规格信息。
parent_sample_id String 父样本ID。 sample_dir String 根据样本所在目录搜索(目录需要以/结尾),只搜索指定目录下的样本,不支持目录递归搜索。 sample_name String 根据样本名称搜索(含后缀名)。 sample_time String 样本加入到数据
FlavorInfoResponse 参数 参数类型 描述 max_num Integer 可以选择的最大节点数量(max_num,为1代表不支持分布式)。 cpu Cpu object cpu规格信息。 gpu Gpu object gpu规格信息。 npu Npu object Ascend规格信息。
llava-hf/llava-v1.6-34b-hf at main (huggingface.co) 说明:当前版本中yi-34b、qwen1.5-32b模型暂不支持单卡启动,glm4-9b模型仅支持单卡启动。 操作流程 图1 操作流程图 表2 操作任务流程说明 阶段 任务 说明 准备工作 准备资源 本教程案例是基于ModelArts
py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 目前性能测试还不支持投机推理能力。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step4