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在“输出”的输入框内设置变量:OUTPUT。 OUTPUT:训练完成后指定的输出模型的路径/standard-qwenvl-7b/output/。在OBS桶中新建一个output目录,用于训练的输出路径。 分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置,如图所示,选择OBS桶中指定的目录。
在“输出”的输入框内设置变量:OUTPUT。 OUTPUT:训练完成后指定的输出模型的路径/standard-qwenvl-7b/output/。在OBS桶中新建一个output目录,用于训练的输出路径。 分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置,如图所示,选择OBS桶中指定的目录。
查看日志和性能 单击作业详情页面,则可查看训练过程中的详细信息。 图1 查看训练作业 在作业详情页的日志页签,查看最后一个节点的日志,其包含“elapsed time per iteration (ms)”数据,可换算为tokens/s/p的性能数据。 吞吐量(tokens/s/p):global
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per-channel Step1 模型量化 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?so
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在ModelArts中使用自定义镜像创建在线服务,如何修改端口? 当模型配置文件中定义了具体的端口号,例如:8443,创建模型没有配置端口,或者配置了其他端口号,均会导致服务部署失败。您需要把模型中的端口号配置为8443,才能保证服务部署成功。 修改默认端口号,具体操作如下: 登录Mo
-size)的设置:需要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。 模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表2 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置
-size)的设置:需要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。 模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表2 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置
scope参数定义了Token的作用域,示例中获取的Token仅能访问project下的资源。Modelarts使用区域的Endpoint(非全局域名)调用该接口,推荐您将scope设置为project。您还可以设置Token作用域为某个账号下所有资源或账号的某个project下的资源,详细定义请参见获取用户Token。
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/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: buildkitd(服务端
描述 max_quota Integer 配额允许设置的最大值。 update_time Integer 最后修改时间,UTC。如用户未修改过该资源配额,则该值默认为该工作空间的创建时间。 resource String 资源的唯一标识。 quota Integer 当前配额值。配额值为-1代表不限制配额。