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ModelArts支持使用ECS创建专属资源池吗? 1个节点的专属资源池,能否部署多个服务? 专属资源池购买后,中途扩容了一个节点,如何计费? 共享池和专属池的区别是什么? 如何通过ssh登录专属资源池节点? 训练任务的排队逻辑是什么? 专属资源池下的在线服务停止后,启动新的在线服务,提示资源不足 不
一般性问题 什么是ModelArts ModelArts与其他服务的关系 ModelArts与DLS服务的区别? 如何购买或开通ModelArts? 支持哪些型号的Ascend芯片? 如何获取访问密钥? 如何上传数据至OBS? 提示“上传的AK/SK不可用”,如何解决? 使用Mo
持企业项目,表示仅能在IAM中给用户组授权并生效,如果在企业管理中授权,则该自定义策略不生效。关于IAM项目与企业项目的区别,详情请参见:IAM与企业管理的区别。 “√”表示支持,“x”表示暂不支持。 父主题: 权限策略和授权项
另一方面,由于是使用transformers推理,结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好,算力利用率比较高。对多卡运行的推理,缺少负载均衡,利用率低。 在昇腾卡上执行时,需要在 opencompass/opencompass/runners/local.py 中添加如下代码
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这是一个用于辅助其他事件进行判断的事件,无需单独定位处理 这是一个用于辅助其他事件进行判断的事件,无需单独定位处理 NPU: HCCS交换机端口故障 NpuHccsPortFault 重要 NPU的L1 1520交换机端口发生故障 这是一个用于辅助其他事件进行判断的事件,无需单独定位处理 这是一个用于辅助其他事件进行判断的事件,无需单独定位处理
灵活地调整资源使用,无需提前预置资源,从而降低预置过多或不足的风险。一般适用于资源需求波动的场景,可以即开即停。 表1列出了两种计费模式的区别。 表1 计费模式 计费模式 包年/包月 按需计费 付费方式 预付费 按照订单的购买周期结算。 后付费 按照云服务器实际使用时长计费。 计费周期
用户通过ECS获取和上传基础镜像步骤拉取基础镜像并上传至SWR中。随后可通过使用基础镜像、ECS中构建新镜像、Notebook中构建新镜像的方式(三选一)来部署训练环境。方案的区别如下: 直接使用基础镜像方案:用户可在训练作业中直接选择基础镜像作为运行环境。但基础镜像中pip依赖包缺少或版本不匹配,因此每次创建训练作业时,训练作业的启动命令中都需要执行
在线服务的API默认为HTTPS访问,同时还支持以下的传输协议: 使用WebSocket协议的方式访问在线服务:WebSocket使得客户端和服务器之间的数据交换变得更加简单,允许服务端主动向客户端推送数据。在WebSocket API中,浏览器和服务器只需要完成一次握手,两者之间就可以建立持久性的连接,并进行双向数据传输。
/home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed 下执行启动脚本。 启动训练脚本可使用以下两种启动命令,二选一即可,其中区别如下: 传递参数形式:将主节点IP地址、节点个数、节点RANK的参数传递至运行的脚本中执行。 多机执行命令为:sh scripts/llama2/0_pl_sft_70b
json、标杆环境生成的dump.json及NPU环境生成的stack.json文件,is_print_compare_log配置是否开启日志打屏。 多卡场景区别于单卡场景会在步骤2按rank标号信息生成多个rank的dump文件结果,npu_path指定NPU环境生成包含多rank目录,gpu_p
/home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed 下执行启动脚本。 启动训练脚本可使用以下两种启动命令,二选一即可,其中区别如下: 传递参数形式:将主节点IP地址、节点个数、节点RANK的参数传递至运行的脚本中执行。 多机执行命令为:sh scripts/llama2/0_pl_sft_70b
/home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed 下执行启动脚本。 启动训练脚本可使用以下两种启动命令,二选一即可,其中区别如下: 传递参数形式:将主节点IP地址、节点个数、节点RANK的参数传递至运行的脚本中执行。 多机执行命令为:sh scripts/llama2/0_pl_sft_70b
/home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed 下执行启动脚本。 启动训练脚本可使用以下两种启动命令,二选一即可,其中区别如下: 传递参数形式:将主节点IP地址、节点个数、节点RANK的参数传递至运行的脚本中执行。 多机执行命令为:sh scripts/llama2/0_pl_sft_70b
另一方面,由于是使用transformers推理,结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好,算力利用率比较高。对多卡运行的推理,缺少负载均衡,利用率低。 在昇腾卡上执行时,需要在 opencompass/opencompass/runners/local.py 中添加如下代码