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为docker镜像的ID,在宿主机上可通过docker images查询得到。 --shm-size:表示共享内存,用于多进程间通信。由于需要转换较大内存的模型文件,因此大小要求200g及以上。 通过容器名称进入容器中。启动容器时默认用户为ma-user用户。 docker exec -it ${container_name}
服务的“OBS Administrator”已生效。 创建ModelArts自定义策略 如果系统预置的ModelArts权限不满足您的授权要求,或者您需要管理用户操作OBS的操作权限,可以创建自定义策略。更多关于创建自定义策略操作和参数说明请参见创建自定义策略。 目前华为云支持可
为docker镜像的ID,在宿主机上可通过docker images查询得到。 --shm-size:表示共享内存,用于多进程间通信。由于需要转换较大内存的模型文件,因此大小要求200g及以上。 通过容器名称进入容器中。启动容器时默认用户为ma-user用户。 docker exec -it ${container_name}
本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite Server。 镜像适配的Cann版本是cann_8.0.rc3。 Lite Server驱动版本要求23.0.6 PyTorch版本:2.1.0 确保容器可以访问公网。 文档更新内容 6.3.910版本相对于6.3.909版本新增如下内容:
认证”,进入统一身份认证(IAM)服务。 在统一身份认证服务页面的左侧导航选择“权限管理 > 权限”,单击右上角的“创建自定义策略”按如下要求设置完成后单击“确定”。 “策略名称”:设置自定义策略名称,例如:允许通过Cloud Shell访问运行中的训练作业。 “策略配置方式”:选择可视化视图。
服务的“OBS Administrator”已生效。 创建ModelArts自定义策略 如果系统预置的ModelArts权限不满足您的授权要求,或者您需要管理用户操作OBS的操作权限,可以创建自定义策略。更多关于创建自定义策略操作和参数说明请参见创建自定义策略。 目前华为云支持可
要常驻的服务,建议关掉该按钮。 描述:按照需要填写。 资源池:选择专属资源池。若之前未购买专属资源池,具体步骤请参考创建资源池。 资源规格要求: 硬盘空间:至少200GB。 昇腾资源规格:可以申请Ascend: 1* ascend-snt9b(32GB)或Ascend: 1* a
推理代码包 |──llm_tools # 推理工具 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下,建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在 scripts 文件夹中。 ${workdir}(例如/home/ma-user/ws ) |──llm_train
为docker镜像的ID,在宿主机上可通过docker images查询得到。 --shm-size:表示共享内存,用于多进程间通信。由于需要转换较大内存的模型文件,因此大小要求200g及以上。 通过容器名称进入容器中。启动容器时默认用户为ma-user用户。 docker exec -it ${container_name}
配置后重启推理服务生效。 Matmul_all_reduce融合算子 使用Matmul_all_reduce融合算子能提升全量推理性能,该算子对驱动和固件版本要求较高,默认不开启。如需开启,配置以下环境变量。 export USE_MM_ALL_REDUCE_OP=1 关闭Matmul_all_reduce融合算子的命令:
单击从容器镜像中导入模型的镜像,其中,模型均为Image类型,且不再需要用配置文件中的“swr_location”来指定您的镜像位置。 制作自定义镜像的操作指导及规范要求,请参见模型镜像规范。 说明: 您选择的模型镜像将共享给系统管理员,请确保具备共享该镜像的权限(不支持导入其他账户共享给您的镜像),部署上
式。 输入数据格式为csv时,建议文件大小不超过12MB。 如果单张图片/csv文件超过文件12MB,会提示报错,建议调整文件大小使其符合要求,或联系技术支持人员调整文件大小限制。 “请求路径” 批量服务中调用模型的接口URL,表示服务的请求路径,此值来自模型配置文件中apis的url字段。
置里面。代码示例请参见train_params.json示例。 “dataset_readme.md” 必选文件,数据集要求说明,定义了模型训练时对数据集的要求,会显示在微调工作流的“准备数据”页面。 自定义镜像规范(推理) 当托管自定义镜像到AI Gallery时,如果镜像要支持AI
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 Snt9B单机。 表1 环境要求 名称 版本 driver 23.0.6 PyTorch pytorch_2.1.0
https://github.com/huggingface/diffusers.git -b v0.11.1-patch git clone Hugging Face上的模型,以SD模型为例。如果下载时若出现“SSL_ERROR_SYSCALL”报错,多重试几次即可。另外由于网络限制以及文件较大,下载
|──llm_tools # 推理工具 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下,建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中。 ${workdir}(例如/home/ma-user/ws ) |──llm_train
本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.907版本,请参考表1获取配套版本的软件包和镜像,请严格遵照版本配套关系使用本文档。 确保容器可以访问公网。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B。 软件配套版本 表1 获取软件 分类 名称 获取路径
创建训练作业(预置框架) 参数名称 说明 创建方式 选择“自定义算法”。 启动方式 选择“预置框架”,引擎选择“PyTorch”,PyTorch版本根据训练要求选择。 代码目录 选择OBS桶中训练code文件夹所在路径,例如“obs://test-modelarts/code/”。 启动文件 选择
本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite DevServer。 镜像适配的Cann版本是cann_8.0.RC3。 DevServer驱动版本要求23.0.6 PyTorch版本:2.2.0 Python版本:3.10 确保容器可以访问公网。 仅支持313T、376T、400T 训练支持的模型列表
推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0.5.0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。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.5.0版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异,具体如表1所示。 表1