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PyTorch:2.1.0 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像,请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤,可根据默认选择,或进行自定义。创建完成后,单击“远程登录”,后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意:CPU架构必
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试,数据集是ceval_gen、mmlu_gen。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中,代码目录结构如下。
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├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 确保Notebook内通网,已通网可以跳过这一步,未通网需
可见的GPU: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中,0为服务器的GPU编号,可以为0,1,2,3等,表明对程序可见的GPU编号。如果未进行添加配置则该编号对应的GPU不可用。 父主题: GPU相关问题
从OBS导入到SFS Turbo高性能文件存储中,数据预热功能的具体操作请参考创建SFS Turbo 和 OBS 之间的联动任务。 在ECS服务器挂载SFS Turbo已经将SFS Turbo挂载到了/mnt/sfs_turbo目录,这里参考obsutil文档,直接使用obsut
10K 千万级 单盘 128K 带宽 GB/s级别 TB/s级别 MB/s级别 是否支持数据共享 是 是 是 是否支持远程访问 是 是 否 是否支持在线编辑 是 否 是 是否能单独使用 是 是 否(EVS要搭配BMS才能存储文件) 使用弹性文件服务SFS作为存储 若使用SFS服务作为存储方案,推荐使用SFS
0.rc3 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个推理镜像,请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤,可根据默认选择,或进行自定义。创建完成后,单击“远程登录”,后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意:CPU架构必
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问题10:使用benchmark-tools访问推理客户端返回报错或警告 使用benchmark-tools访问推理客户端返回报错或警告:actual output_tokens_length < expected output_len 图5 benchmark-tools访问推理客户端返回报错 图6 ben
重新启动镜像激活SFS盘中的虚拟环境 保存并共享虚拟环境 前提条件 创建一个Notebook,“资源类型”选择“专属资源池”,“存储配置”选择“SFS弹性文件服务器”,打开terminal。 创建新的虚拟环境并保存到SFS目录 创建新的conda虚拟环境。 # shell conda create --prefix
问题10:使用benchmark-tools访问推理客户端返回报错或警告 使用benchmark-tools访问推理客户端返回报错或警告:actual output_tokens_length < expected output_len 图5 benchmark-tools访问推理客户端返回报错 图6 ben
ModelArts通过OBS的API访问OBS中的文件,属于内网还是公网访问? 在同一区域,ModelArts通过OBS的API访问OBS中的文件属于内网通信,不消耗公网流量费。 如果是通过互联网从OBS下载数据到本地,这时候会产生OBS公网流量费。OBS的详细计费说明可以参见计费项。
odelArts创建训练作业,则该用户必须拥有 "modelarts:trainJob:create" 的权限才可以完成操作(无论界面操作还是API调用)。 管理员新创建的用户在没有配置细粒度授权策略时,默认具有ModelArts所有权限。如果需要控制用户的详细权限,管理员可以通
问题10:使用benchmark-tools访问推理客户端返回报错或警告 使用benchmark-tools访问推理客户端返回报错或警告:actual output_tokens_length < expected output_len 图5 benchmark-tools访问推理客户端返回报错 图6 ben