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Version中下载文件。文件会直接下载用户本地,需要再上传至SFS Turbo中。 方法二:huggingface-cli:huggingface-cli是Hugging Face官方提供的命令行工具,自带完善的下载功能。具体步骤可参考:HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后,以Llama2-70B为例:
Version中下载文件。文件会直接下载用户本地,需要再上传至SFS Turbo中。 方法二:huggingface-cli:huggingface-cli是Hugging Face官方提供的命令行工具,自带完善的下载功能。具体步骤可参考:HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后,以Llama2-70B为例:
/schedules 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workflow_id 是 String 工作流的ID。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述
约束限制 总览页面打开的CodeLab不支持此项功能,但是如果用户在AI Hub中打开了可用的案例,会自动跳转到CodeLab中,此时是可以使用这项功能的。 如果切换了Notebook的规格,那么只能在Notebook进行单机调测,不能进行分布式调测,也不能提交远程训练作业。
否有对应运行的进程 如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。 驱动版本要求是23.0.6。如果不符合要求请参考安装固件和驱动章节升级驱动。启动后容器默认端口是8080。 配置需要使用的NPU卡为
AI应用英文名称 是 自定义一个易于分辨的AI应用英文名称。 只能以数字、大小字母、下划线组成,且字符长度在3到90之间。 中文名称 是 自定义一个易于分辨的AI应用中文名称。 字符长度在1到30之间。 许可证 否 选择AI应用遵循的许可证。 计算规格选择 是 按需选择计算规格。
handler-name:生成数据集的用途,这里是生成的指令数据集,用于微调。 - append-eod:参数用于控制是否在每个输入序列的末尾添加一个特殊的标记。这个标记表示输入序列的结束,可以帮助模型更好地理解和处理长序列 - workers 需要使用的卡数 - seq-length:是一个用于计算序列长度
输入有效的远端文件URL后,系统会自动识别上传文件名称,单击“上传”,开始上传文件。 图3 输入有效的远端文件URL 图4 远端文件上传成功 异常处理 远端文件上传失败。可能是网络原因。请先在浏览器中输入该远端文件的URL地址,测试该文件是否能下载。 图5 远端文件上传失败 父主题: 上传文件至JupyterLab
tokenizer-name-or-path:tokenizer的存放路径。 - handler-name:生成数据集的用途,这里是生成的指令数据集,用于微调。 - seq-length:是一个用于计算序列长度的函数。它接收一个序列作为输入,并返回序列的长度,需和训练时参数保持一致。 - workers:数据处理线程数。
--seq-length:要处理的最大seq length。 --workers:设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval:是一个用于设置日志输出间隔的参数,表示输出日志的频率。在训练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径: 训练完成后,以
-w {output_path} --debug 参数说明如下: --datasets:评测的数据集及评测方法,其中 mmlu 是数据集,ppl 是评测方法。 --hf-type:HuggingFace模型权重类型(base,chat), 默认为chat, 依据实际的模型选择。
法、模型、镜像。 商用资产由华为云云商店提供卖家发布和买家购买相关功能,AI Gallery仅提供列表展示。购买商业售卖的AI资产,本质上是购买算法、模型等AI资产的使用配额,在配额定义的约束下,有限地使用算法、模型等。 卖家发布AI类资产操作请参考发布AI资产类商品操作指导。买家购买相关功能请参考商品购买。
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Prefix Caching 什么是Prefix Caching 在LLM推理应用中,经常会面临具有长system prompt的场景以及多轮对话的场景。长system prompt的场景,system prompt在不同的请求中但是相同的,KV Cache的计算也是相同的;多轮
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--seq-length:要处理的最大seq length。 --workers:设置数据处理时,要执行的工作进程数。 --log-interval:是一个用于设置日志输出间隔的参数,表示输出日志的频率。在训练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径: 训练完成后,以
alpaca_en_demo 指定用于训练的数据集,数据集都放置在此处为identity,alpaca_en_demo表示使用了两个数据集,一个是 identity,一个是alpaca_en_demo。如选用定义数据请参考准备数据(可选) template qwen 必须修改。用于指定模板。如果设
可以提前的完成POC评估,例如框架、算子支持度,以及可能的一些性能指标。 - 如果是AIGC场景的业务例如Stable Diffusion,请在上表的基础上,再提供以下信息: 表2 AIGC场景业务迁移评估表 收集项 说明 实际情况(请填写) 使用场景 例如: 业务是文生图,图生图等。 业务是否需要频繁更新模型,或者需要动态加载Lora。
-w {output_path} --debug 参数说明如下: --datasets:评测的数据集及评测方法,其中 mmlu 是数据集,ppl 是评测方法。 --hf-type:HuggingFace模型权重类型(base,chat), 默认为chat, 依据实际的模型选择。
zip并解压,无需重复执行。 进入benchmark_tools目录下,运行静态benchmark验证。 cd benchmark_tools 语言模型脚本相对路径是tools/llm_evaluation/benchmark_tools/benchmark_parallel.py,具体操作命令如下,可以根据参数说明修改参数。