检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
异常。 声音分类:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应的模型。 模型注册:将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署:将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页,您可以通过搜索框,根据自动学习的属性类型(项目名称)快速搜索过滤到相应的工作流,可节省您的时间。
ue 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小,重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级,可参考模型NPU卡数、梯度累积值取值表,如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1,Dee
ue 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小,重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级,可参考模型NPU卡数、梯度累积值取值表,如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1,Dee
异常。 图像分类:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应的模型。 模型注册:将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署:将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页,您可以通过搜索框,根据自动学习的属性类型(项目名称)快速搜索过滤到相应的工作流,可节省您的时间。
在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放数据,例如在桶standard-qwenvl-7b中创建文件夹training_data。 利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构: obs://standard-qwenvl-7b └── training_data
在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放数据,例如在桶standard-qwenvl-7b中创建文件夹training_data。 利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构: obs://standard-qwenvl-7b └── training_data
ModelArts针对多种引擎提供了样例及其示例代码,您可以参考样例编写您的配置文件和推理代码,详情请参见ModelArts样例列表。ModelArts也提供了常用AI引擎对应的自定义脚本示例,请参见自定义脚本代码示例。 如果您在导入元模型过程中遇到问题,可联系华为云技术支持协助解决故障。 模型包结构示例
# 构建最终容器镜像 FROM nvidia/cuda:11.1.1-runtime-ubuntu18.04 # 安装 vim和curl 工具(依然使用华为开源镜像站) RUN cp -a /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
节点存储。多个容器可能会共享这一个存储,会存在写冲突的问题。 Pod删除后,存储不会清理。 使用主机路径 OBS 适用于训练数据集的存储。 对象存储。常用OBS SDK进行样本数据下载。存储量大,但是离节点比较远,直接训练速度会比较慢,通常会先将数据拉取到本地cache,然后再进行训练任务。
请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 schedule 否 Array of Schedule objects 服务调度配置,仅在线服务可配置,默认不使用,服务长期运行。 description 否 String 服务描述,不超过100个字符,不能包含字符有!<>=&"'。不设置此参数表示不更新。
1:${port}/v1/completions";若服务部署在生产环境中,该地址由API接口公网地址与"/v1/completions"拼接而成,部署成功后的在线服务详情页中可查看API接口公网地址。 图1 API接口公网地址 few_shot:开启少量样本测试后添加示例样本的个数。默认为3,取值范围为0~5整数。
查看2中创建好的实例,确保其状态为“运行中”,单击操作列的“打开”,进入JupyterLab页面。JupyterLab详细操作请参见JupyterLab简介及常用操作。 创建一个ipynb文件。 图1 新建ipynb文件 然后执行如下命令。如果能成功导入,则表示环境准备完成。 from modelarts
# 推理代码包 |──llm_tools # 推理工具 |——AscendCloud-OPP #依赖算子包 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
解决方法:降低transformers版本到4.42:pip install transformers==4.42 --upgrade 问题6:部署在线服务报错starting container process caused "exec: \"/home/mind/model/run_vllm
nal的文件和OBS的文件之间的关系是什么? 如何在ModelArts的Notebook实例中使用ModelArts数据集? pip介绍及常用命令 在ModelArts的Notebook中不同规格资源/cache目录的大小是多少? 资源超分对在ModelArts的Notebook实例有什么影响?
|──llm_inference # 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。 ${work
在“AI应用管理 > AI应用 > 我的订阅”页面,选择并展开订阅的目标模型。在版本列表单击“部署”,可以将订阅的ModelArts模型部署为“在线服务”、“批量服务”或“边缘服务”,详细操作步骤请参见部署服务。 使用订阅的HiLens技能: 在“产品订购 > 订单管理 > AI Ga
install gpustat gpustat -cp -i 使用Ctrl+C可以退出。 使用python命令 执行nvidia-ml-py3命令(常用)。 !pip install nvidia-ml-py3 import nvidia_smi nvidia_smi.nvmlInit()
dataset:数据集 obs:OBS swr:SWR model_list:AI应用列表 label_task:标注任务 service:在线服务 conditions 否 Array of Constraint objects 数据约束条件。 value 否 Map<String
查项出现故障时,隔离故障硬件并重新下发训练作业。针对于分布式场景,容错检查会检查本次训练作业的全部计算节点。 推理部署故障恢复 用户部署的在线推理服务运行过程中,如发生硬件故障导致推理实例故障,ModelArts会自动检测到并迁移受影响实例到其它可用节点,实例启动后恢复推理请求处