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SSH:镜像支持本地IDE通过SSH协议远程连接Notebook。 id String 待创建Notebook实例的镜像,需要指定镜像ID,ID格式为通用唯一识别码(Universally Unique Identifier,简称UUID)。预置镜像的ID参考查询支持的镜像列表获取。 name String
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创建Workflow数据集标注节点 功能介绍 通过对ModelArts数据集能力进行封装,实现数据集的标注功能。数据集标注节点主要用于创建标注任务或对已有的标注任务进行卡点标注,主要用于需要对数据进行人工标注的场景。 属性总览 您可以使用LabelingStep来构建数据集标注节点,LabelingStep结构如下:
CPU算力增强型,适用于密集计算场景下运算。 image_id 是 String 待创建Notebook实例的镜像,需要指定镜像ID,ID格式为通用唯一识别码(Universally Unique Identifier,简称UUID)。镜像的ID可通过调用查询支持的镜像列表接口获取。 name
SSH:镜像支持本地IDE通过SSH协议远程连接Notebook。 id String 待创建Notebook实例的镜像,需要指定镜像ID,ID格式为通用唯一识别码(Universally Unique Identifier,简称UUID)。预置镜像的ID参考查询支持的镜像列表获取。 name String
在Standard上部署SD WebUI推理服务 本文档主要介绍如何在ModelArts Standard的推理环境上部署Stable Diffusion的WebUI套件,使用NPU卡进行推理。 完成在DevServer上部署SD WebUI推理服务章节的任务后,如果还需要在Mo
eagle投机小模型训练 本章节提供eagle小模型自行训练的能力,客户可通过本章节,使用自己的数据进行训练eagle小模型,并使用自行训练的小模型进行eagle推理。 步骤一:安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的
advisor调优总体步骤 基于ModelArts performance advisor插件的昇腾PyTorch性能调优主要分为以下步骤: 准确采集性能劣化时刻的profiling数据。 存储profiling数据。 创建advisor分析环境。 操作步骤 明确性能问题类型,准
eagle投机小模型训练 本章节提供eagle小模型自行训练的能力,客户可通过本章节,使用自己的数据进行训练eagle小模型,并使用自行训练的小模型进行eagle推理。 步骤一:安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的
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创建Workflow服务部署节点 功能介绍 通过对ModelArts服务管理能力的封装,实现Workflow新增服务和更新服务的能力。主要应用场景如下: 将模型部署为一个Web Service。 更新已有服务,支持灰度更新等能力。 属性总览 您可以使用ServiceStep来构建
创建Workflow数据集版本发布节点 功能介绍 通过对ModelArts数据集能力进行封装,实现数据集的版本自动发布的功能。数据集版本发布节点主要用于将已存在的数据集或者标注任务进行版本发布,每个版本相当于数据的一个快照,可用于后续的数据溯源。主要应用场景如下: 对于数据标注这
在MaaS中创建模型 在ModelArts Studio大模型即服务平台使用基础模型创建个人专属模型。 场景描述 MaaS提供了基于昇腾云算力适配的开源大模型,您可以使用这些基础模型,结合推荐的模型权重文件或自定义的模型权重文件,创建个人专属的模型。 创建成功的模型可以在ModelArts
创建Workflow数据集节点 功能介绍 通过对ModelArts数据集能力进行封装,实现新版数据集的创建功能。主要用于通过创建数据集对已有数据(已标注/未标注)进行统一管理的场景,后续常见数据集导入节点或者数据集标注节点。 属性总览 您可以使用CreateDatasetStep
投机推理使用说明 什么是投机推理 传统LLM推理主要依赖于自回归式(auto-regressive)的解码(decoding)方式,每步解码只能够产生一个输出token,并且需要将历史输出内容拼接后重新作为LLM的输入,才能进行下一步的解码。为了解决上述问题,提出了一种投机式推理
uUtil”、“memUsage”“npuMemUsage”、“npuUtil”、可以添加或取消对应参数的使用情况图。 操作三:鼠标悬浮在图片上的时间节点,可查看对应时间节点的占用率情况。 表2 参数说明 参数 说明 cpuUsage cpu使用率。 gpuMemUsage gpu内存使用率。
Eagle投机小模型训练 本章节提供eagle小模型自行训练的能力,客户可通过本章节,使用自己的数据训练eagle小模型,并使用自行训练的小模型进行eagle推理。支持llama1系列、llama2系列和Qwen2系列模型。 步骤一:安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x
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精度调优前准备工作 在定位精度问题之前,首先需要排除训练脚本及参数配置等差异的干扰。目前大部分精度无法对齐的问题都是由于模型超参数、Python三方库版本、模型源码等与标杆环境(GPU/CPU)设置的不一致导致,为了在定位过程中少走弯路,需要在定位前先对训练环境及代码做有效排查。