检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
建文件夹models。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构,此处以Qwen/Qwen-VL-Chat为例: obs://<bucket_name>/models/Qwen-VL-Chat/ ├──
之间的float,实际使用的显存是系统读取的最大显存*gpu-memory-utilization。 --max-model-len:最大数据输入+输出长度,不能超过模型配置文件config.json里面定义的“max_position_embeddings”和“seq_leng
响应Body参数 参数 参数类型 描述 current Integer 当前页数。 data Array of ImageGroup objects 数据。 pages Integer 总的页数。 size Integer 每一页的数量。 total Long 总的记录数量。 表4 ImageGroup
展示当前服务使用过程中的关键操作,比如服务部署进度、部署异常的详细原因、服务被启动、停止、更新的时间点等。 事件保存周期为1个月,1个月后自动清理数据。 查看服务的事件类型和事件信息,请参见查看在线服务的事件 日志 展示当前服务下每个模型的日志信息。包含最近5分钟、最近30分钟、最近1小时和自定义时间段。
nce_cfgs.yaml相对或绝对路径。 <model_name>:训练模型名,如qwen2-7b <run_type>:训练策略类型及数据序列长度:【lora:4096-lora、full:4096-full、lora-8k:8192-lora、full-8k:8192-full】
每个资源池至少需要有一个节点池,当只有一个节点池时不支持删除。 查看节点池的存储配置 在节点池管理的更新页面,可以查看该节点池配置的系统盘、容器盘或数据盘的磁盘类型、大小、数量、写入模式、容器引擎空间大小、挂载路径磁盘配置等参数。 在Lite资源池的扩缩容页面,也可以查看节点池的存储配置信息。
--configFile=config.ini 注意:推理应用开发时,需要使用模型的Resize功能,改变输入的shape。而且Resize操作需要在数据从host端复制到device端之前执行,下面是一个简单的示例,展示如何在推理应用时使用动态Shape。 import mindspore_lite
nce_cfgs.yaml相对或绝对路径。 <model_name>:训练模型名,如qwen2-7b <run_type>:训练策略类型及数据序列长度:【lora:4096-lora、full:4096-full、lora-8k:8192-lora、full-8k:8192-full】
mgPipeline 模型初始化 使用MindSpore Lite进行推理时一般需要先设置目标设备的上下文信息,然后构建推理模型,获取输入数据,模型预测并得到最终的结果。一个基础的推理框架写法如下所示: # base_mslite_demo.py import mindspore_lite
状态变为“已冻结”,您将无法对处于保留期的包年/包月资源执行任何操作。 保留期到期后,如果包年/包月资源池仍未续费,那么计算资源将被释放,数据无法恢复。 华为云根据客户等级定义了不同客户的宽限期和保留期时长。 关于续费的详细介绍请参见续费概述。 父主题: 计费模式
O-1,Deepspeed-ZeRO-1替换为Deepspeed-ZeRO-2以此类推,重新训练如未解决则执行下一步。 - ZeRO-0 数据分布到不同的NPU - ZeRO-1 Optimizer States分布到不同的NPU - ZeRO-2 Optimizer States、Gradient分布到不同的NPU
inci7。 -v ${dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的大文件系统,dir为宿主机中文件目录,${container_work_dir}为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂载到
LP的bert模型,详细代码和指导可参考Bert。 拉取镜像。本测试镜像为bert_pretrain_mindspore:v1,已经把测试数据和代码打进镜像中。 docker pull swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/os-public-
inci5。 -v ${dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的大文件系统,dir为宿主机中文件目录,${container_work_dir}为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 说明: 容器不
本的软件包,请严格遵照版本配套关系使用本文档。 推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0.6.0版本。 仅支持FP16和BF16数据类型推理。 本案例仅支持在专属资源池上运行。 专属资源池驱动版本要求23.0.6。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3。 支持的模型列表和权重文件
通过pip安装msprobe工具。 # shell pip install mindstudio-probe 获取NPU和标杆的dump数据。 PyTorch训练脚本插入dump接口方式如下: from msprobe.pytorch import PrecisionDebugger
28。版本使用的容器引擎为Containerd。 推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0.6.0版本。 支持FP16和BF16数据类型推理。 Lite k8s Cluster驱动版本推荐为23.0.6。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3。 资源规格要求 本
Integer 不分页的情况下,符合查询条件的总模型数量。 count Integer 模型数量。 models model结构数组 模型元数据信息。 表3 model结构 参数 参数类型 描述 model_id String 模型ID。 model_name String 模型名称。
在创建训练作业时,设置训练“输出”参数为“train_url”,在指定的训练输出的数据存储位置中保存Checkpoint,且“预下载至本地目录”选择“下载”。选择预下载至本地目录时,系统在训练作业启动前,自动将数据存储位置中的Checkpoint文件下载到训练容器的本地目录。 图1 训练输出设置
Standard资源池节点故障定位 节点故障定位 对于Standard资源池,ModelArts平台在识别到节点故障后,通过给K8S节点增加污点的方式(taint)将节点隔离避免新作业调度到该节点而受到影响,并且使本次作业不受污点影响。当前可识别的故障类型如下,可通过隔离码及对应检测方法定位故障。