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创建调优任务 参数 说明 取值样例 任务设置 任务名称 自定义调优任务名称。 参见表3 描述 自定义调优任务简介。 - 模型设置 来源模型 当从“我的模型”列表进入创建调优作业页面时,此处默认呈现选择的模型。 Qwen2-7B_template 调优类型 全参微调:直接在模型上训练,
e来提升分析速度。 6 disable_affinity_api False 否 关闭亲和算子(融合算子、亲和优化器)API分析。对于首次从gpu迁移至npu的训练任务性能分析,建议保留该参数,替换亲和算子API通常能获得一定性能收益。对于完成迁移后在npu上长训的训练任务,如果
os.modelarts/npu-topology-placement String 910卡占用拓扑信息。 将16进制转换成二进制后,比特位从右往左卡编号0-15,比特位1代表占用。 表8 NodeSpec 参数 参数类型 描述 flavor String 节点规格。 extendParams
moothquant/utils/utils.py中的build_model_and_tokenizer函数,将torch_dtype类型从torch.float16改成torch.bfloat16 kwargs = {"torch_dtype": torch.bfloat16,
登录弹性云服务器(ECS),可以通过Linux命令行访问在线服务,也可以创建Python环境运行Python代码访问在线服务。schema、 ip、port参数值从3获取。 执行命令示例如下,直接访问在线服务。 curl --location --request POST 'http://192.168
relabel_configs: - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_name] # 指定从maos-node-agent-字符串开头的POD收集指标数据 action: keep regex:
业运行期间获取训练日志并展示到本地。 使用PyCharm ToolKit创建并调试训练作业 OBS上传下载 上传本地文件或文件夹至OBS,从OBS下载文件或文件夹到本地。 使用PyCharm上传数据至Notebook 前提条件 本地已安装2019.2-2023.2之间(包含2019
# ModelLink端到端的大语言模型方案 |——megatron/ # 注意:该文件夹从Megatron-LM中复制得到 |——... 如果git下载代码时报错,请参见Git下载代码时报错解决。 父主题: 准备工作
可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重;或者获取FP16/BF16的模型权重之后,通过autoAWQ工具进行量化。 方式一:从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ
可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重;或者获取FP16/BF16的模型权重之后,通过autoAWQ工具进行量化。 方式一:从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ
左上角选择Raw,不要选择Socket.IO(一种WebSocket实现,要求客户端跟服务端都要基于Socket.IO),地址栏中填入从服务详情页“调用指南”页签中获取“API接口调用公网地址”后面的地址。如果自定义镜像中有更细粒度的地址,则在地址后面追加该URL。如果有qu
提供模型配置的通用属性和两个主要方法,用于序列化和反序列化配置文件。 PretrainedConfig.from_pretrained(dir) # 从目录中加载序列化对象(本地或者是url),配置文件为dir/config.json PretrainedConfig.save_pretrained(dir)
of WorkflowParameter objects Workflow包含的参数。 source_workflow_id String 从指定Workflow工作流进行复制。通过复制来创建Workflow时必填。 gallery_subscription WorkflowGallerySubscription
train_auto_resume false 【可选】是否开启【故障快恢】功能,【true、false】默认false不开启,当训练中断时重启任务会从最新生成权重文件处继续训练。详见断点续训和故障快恢说明 handler-name GeneralPretrainHandler GeneralInstructionHandler
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。此处仅介绍关键参数,设置AI应用的详细参数解释请参见从OBS中选择元模型。 根据需要自定义应用的名称和版本。 模型来源选择“从对象存储服务(OBS)中选择”,元模型选择转换后模型的存储路径,AI引擎选择“Custom”,引擎包选择准备镜像中上传的推理镜像。
6-linux-arm64.tar.gz -C /usr/bin/ # 查看是否安装成功 nerdctl -v 安装buildkit工具。buildkit是从Docker从公司开源出来的下一代镜像构建工具,支持OCI标准的镜像构建,nerdctl需要结合buildkit一起使用。buildkit由两部分组成:
可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重;或者获取FP16/BF16的模型权重之后,通过autoAWQ工具进行量化。 方式一:从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ
rc3-py_3.10-hce_2.0.2312-aarch64-snt9b-20240829092203-4ccf328 镜像发布到SWR,从SWR拉取 固件驱动:23.0.6 CANN:cann_8.0.rc3 容器镜像OS:hce_2.0 PyTorch:pytorch_2.1
通过重写pandas源码API的方式,将该API改造成支持OBS路径的形式。 写h5到OBS = 写h5到本地缓存 + 上传本地缓存到OBS + 删除本地缓存 从OBS读h5 = 下载h5到本地缓存 + 读取本地缓存 + 删除本地缓存 即将以下代码写在运行脚本的最前面,就能使运行过程中的to_hdf和read_hdf支持OBS路径。
参数下配置index参数,指定使用csv数据中对应索引下标的数据作为此参数的值去发送推理请求,csv数据必须以英文半角逗号分隔,index从0开始计数,特殊地,当index为-1时忽略此参数。 表4 update_service_config返回参数说明 参数 是否必选 参数类型