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场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架LlamaFactory+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite DevServer上的微调方案,包括SFT全参微调、LoRA微调、DPO训练方案。 DPO(Direct Preference
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架LlamaFactory+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite DevServer上的不同训练阶段方案,包括指令监督微调、DPO偏好训练、RM奖励模型训练、PPO强化训练方案。 DPO(Direct
本方案介绍了在ModelArts的DevServer上使用昇腾计算资源开展MiniCPM-V 2.6 LoRA训练的详细过程。完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持购买DevServer资源。 本方案目前仅适用于企业客户。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend
"tags": [], "type": "BUILD_IN", "update_at": 1648866992843, "workspace_id": "0" }, { "arch": "x86_64", "description": "CPU and
同机器之间网络互通。 购买DevServer资源时如果无可选资源规格,需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。
使用账号登录OBS,并将对应OBS桶的访问权限授予该IAM用户。详细操作指导请参见:被授权用户。 IAM用户获得权限后,登录ModelArts管理控制台,删除该实例,然后重新使用此OBS路径创建Notebook实例。 报错503 如果出现503错误,可能是由于该实例运行代码时比较耗费
代理和网络配置。 检查模型是否启动成功或者模型处理单个消息的时长。因APIG(API网关)的限制,模型单次预测的时间不能超过40S,超过后系统会默认返回Timeout错误。 父主题: 服务预测
Diffusion的WebUI套件,使用NPU卡进行推理。 约束限制 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 适配的Cann版本是cann_8.0.rc3。 资源规格要求 ModelArts Lite DevServer或ModelArts
Notebook调试方法与使用Notebook进行代码调试、使用Notebook进行代码调试相同)。 创建训练任务 登录ModelArts管理控制台,检查当前帐号是否已完成访问授权的配置。如未完成,请参考使用委托授权。针对之前使用访问密钥授权的用户,建议清空授权,然后使用委托进行授权。
upyterLab上传下载功能。 带EVS存储的Notebook实例 JupyterLab文件默认存储路径,为创建Notebook实例时,系统自动分配的EVS空间。 在文件列表的所有文件读写操作都是基于所选择的EVS下的内容操作的。使用EVS类型的挂载,可将大数据挂载至“~/work”目录下。
步骤五:训练生成权重转换成可以支持vLLM推理的格式 Step2 部署模型 在ModelArts控制台的AI应用管理模块中,将模型部署为一个AI应用。 登录ModelArts控制台,单击“AI应用管理 > AI应用 > 创建”,开始创建AI应用。 图2 创建AI应用 设置创建AI应用的相应参数。
GPU裸金属服务器更换NVIDIA驱动后执行nvidia-smi提示Failed to initialize NVML 问题现象 华为云裸金属服务器,NVIDIA驱动卸载后重新安装。 (1)已卸载原有版本NVIDIA驱动和CUDA版本,且已安装新版本的NVIDIA驱动和CUDA版本
successfully|PushImage,False,Task is running. 可能原因 镜像过大Push任务一直在运行,或实例节点有问题。 解决方法 以对应租户的华为云账号登录SWR服务,查看镜像是否已经Push成功。 如果Push成功,请重新注册镜像。 如果未Push成功,联系SRE查看对应实例的节点是否有问题。
5-72B-1K默认是1K,其他模型默认都是4096。 前提条件 在“我的模型”页面存在已创建成功的模型。 部署模型服务 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中,选择“ModelArts Studio”进入ModelArts Studio大模型即服务平台。 在ModelArts
1:8080/${推理服务的请求路径} 推理部署示例 本节将详细说明以自定义引擎方式创建模型的步骤。 创建模型并查看模型详情 登录ModelArts管理控制台,进入“模型管理”页面中,单击“创建模型”,进入模型创建页面,设置相关参数如下: 元模型来源:选择“从对象存储服务(OBS)中选择”。 选择元模型:从OBS中选择一个模型包。
对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令,即指令为 instruction\ninput。 output:生成的指令的答案。 system:系统提示词,用来为整个对话设定场景或提供指导原则。 history: 一个列表,包含之前轮次的对话记录,每一对都是用户消息和模型回复。这有助于保持对话的一致性和连贯性。
对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令,即指令为 instruction\ninput。 output:生成的指令的答案。 system:系统提示词,用来为整个对话设定场景或提供指导原则。 history: 一个列表,包含之前轮次的对话记录,每一对都是用户消息和模型回复。这有助于保持对话的一致性和连贯性。
义镜像的API接口功能,无误后将自定义镜像上传至SWR服务。 将自定义镜像创建为模型:将上传至SWR服务的镜像导入ModelArts的模型管理。 将模型部署为在线服务:将导入的模型部署上线。 本地构建镜像 以linux x86_x64架构的主机为例,您可以购买相同规格的ECS或者
epoch } if not os.path.isdir(train_url): os.makedirs(train_url) torch.save(checkpoint, os.path.join(train_url, 'ckpt_best_{}
对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令,即指令为 instruction\ninput。 output:生成的指令的答案。 system:系统提示词,用来为整个对话设定场景或提供指导原则。 history: 一个列表,包含之前轮次的对话记录,每一对都是用户消息和模型回复。这有助于保持对话的一致性和连贯性。