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docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
Step4 准备镜像主机 Step5 制作自定义镜像 Step6 上传镜像至SWR服务 Step7 在ModelArts上创建训练作业 前提条件 已注册华为账号并开通华为云,且在使用ModelArts前检查账号状态,账号不能处于欠费或冻结状态。 Step1 创建OBS桶和文件夹 在OBS服
TEXT:文本 AUDIO:音频 TABLE:表格 VIDEO:视频 PLAIN:自由格式 dataset_type 否 Integer 根据数据集类型查询数据集列表,与data_type参数二选一。可选值如下: 0:图像分类 1:物体检测 3: 图像分割 100:文本分类 101:命名实体 102:文本三元组
到OBS对象存储中长期低成本保存。 图1 基于OBS+SFS Turbo的存储解决方案 OBS + SFS Turbo存储加速的具体方案请查看: 面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速实践。 设置训练存储加速 当完成上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中步骤后,在ModelArts
静态shape,并且打开--optimize参数指定“ascend_oriented”能够获得更好的常量折叠优化效果。inputShape查看方法请见转换关键参数准备。 Ascend Optimization Engine converter_lite --modelFile=resnet50
SkuInfo 参数 参数类型 描述 code String 计费码。 period String 计费时期。 queries_limit Long 查询次数。 price Float 价格。 请求示例 更新工作流信息 PUT https://{endpoint}/v2/{project_i
"max_tokens": 50,"temperature":0}”,单击“预测”即可看到预测结果。 图5 预测-openai 在线服务的更多内容介绍请参见文档查看服务详情。 Step5 推理性能测试 推理性能测试操作请参见推理性能测试。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch
"max_tokens": 50,"temperature":0}”,单击“预测”即可看到预测结果。 图5 预测-openai 在线服务的更多内容介绍请参见文档查看服务详情。 Step5 推理性能测试 推理性能测试操作请参见推理性能测试。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch
AIGC代码包:AscendCloud-AIGC CV代码包:AscendCloud-CV 算子依赖包:AscendCloud-OPP 获取路径:Support-E,在此路径中查找下载ModelArts 6.3.910 版本。 说明: 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息,说明您没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。
AIGC代码包:AscendCloud-AIGC CV代码包:AscendCloud-CV 算子依赖包:AscendCloud-OPP 获取路径:Support-E,在此路径中查找下载ModelArts 6.3.911 版本。 说明: 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息,说明您没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。
String MRS集群ID。可登录MRS控制台查看。 cluster_mode 否 String MRS集群运行模式。可选值如下: 0:普通集群 1:安全集群 cluster_name 否 String MRS集群名称。可登录MRS控制台查看。 database_name 否 String
docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
模型的最大输出长度 --hf-num-gpus, 需要使用的卡数 --batch-size, 推理每次处理的输入数目 -w 存放输出结果的目录 Step2 查看精度测试结果 默认情况下,评测结果会按照result/{model_name}/的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次,则会在{mod
--hf-num-gpus:需要使用的卡数。 --batch-size:推理每次处理的输入数目。 -w:存放输出结果的目录。 Step2 查看精度测试结果 默认情况下,评测结果会按照result/{model_name}/的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次,则会在{mod
--hf-num-gpus:需要使用的卡数。 --batch-size:推理每次处理的输入数目。 -w:存放输出结果的目录。 Step2 查看精度测试结果 默认情况下,评测结果会按照result/{model_name}/的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次,则会在{mod
--hf-num-gpus:需要使用的卡数。 --batch-size:推理每次处理的输入数目。 -w:存放输出结果的目录。 步骤二:查看精度测试结果 默认情况下,评测结果会按照result/{model_name}/的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次,则会在{mod
--hf-num-gpus:需要使用的卡数。 --batch-size:推理每次处理的输入数目。 -w:存放输出结果的目录。 Step2 查看精度测试结果 默认情况下,评测结果会按照result/{model_name}/的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次,则会在{mod
输出目录管理:开发者在编辑开发工作流时可以对所有的输出路径做统一管理,用户无需手动创建输出目录,只需要在工作流运行前配置存储根路径,并且可以根据开发者的目录编排规则在指定目录下查看输出的数据信息。此外同一个工作流的多次运行支持输出到不同的目录下,对不同的执行做了很好的数据隔离。 常用方式 InputStorage(路径拼接)
调过程中,除了输出层外,模型的所有参数都将被调整以适应新的任务。 dataset identity,alpaca_en_demo 【可选】注册在dataset_info.json文件数据集名称。如选用定义数据请参考准备数据(可选)配置dataset_info.json文件,并将数据集存放于dataset_info
--hf-num-gpus:需要使用的卡数。 --batch-size:推理每次处理的输入数目。 -w:存放输出结果的目录。 Step2 查看精度测试结果 默认情况下,评测结果会按照result/{model_name}/的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次,则会在{mod