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ModelArts SDK支持在本地安装配置使用。使用时,需进行Session鉴权。 本地安装SDK。如果本地未安装SDK,可参考(可选)本地服务器安装ModelArts SDK安装;如果本地已安装,则无需再次安装。 进行Session鉴权。可参见(可选)Session鉴权完成鉴权。鉴权完成后,即可开始使用。
service [Unit] Description=buildkitd After=network.target [Service] ExecStart=/usr/local/buildkit/bin/buildkitd [Install] WantedBy=multi-user
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非必填。表示训练step迭代次数,根据实际需要修改。 SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时,保持一致。 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 序号
状态码 状态码 描述 200 OK 401 Unauthorized 403 Forbidden 404 Not Found 500 Server Internal Error 错误码 请参见错误码。 父主题: APP认证管理
"local_path=/xx/yy/zz;read_only=false;nfs_server_path=xxx.xxx.xxx.xxx:/" -volumes "local_path=/xxx/yyy/zzz;read_only=false;nfs_server_path=xxx.xxx.xxx.xxx:/"
非必填。表示训练step迭代次数,根据实际需要修改。 SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时,保持一致。 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 序号
copy_parallel(local_data_dir, obs_data_dir) 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1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1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号
#安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 父主题: 准备工作
比如防火墙配置是2小时空闲就关闭连接,那客户端配置ServerAliveInterval小于2小时(比如1小时),就可以避免防火墙将连接断开。 服务器端配置(Notebook当前已经配置,24h应该是长于防火墙的断连时间配置,该配置无需用户手工修改,写在这里仅是帮助理解ssh配置原理)配
#安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 父主题: 准备工作
#安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 父主题: 准备工作
ion鉴权请参见Session鉴权。 TensorFlow1.8本地推理示例代码 需要在环境中配置“tensorflow_model_server”,可调用SDK接口快速配置,请参考如下示例代码。 CPU环境,调用Model.configure_tf_infer_environ(
的知识,导致模型忘记之前学到的内容。增量训练通过保留旧知识的同时学习新知识来避免这个问题。 增量训练在很多领域都有应用,比如自然语言处理、计算机视觉和推荐系统等。它使得AI系统能够更加灵活和适应性强,更好地应对现实世界中不断变化的数据环境。 ModelArts Standard中如何实现增量训练
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推理业务迁移到昇腾的通用流程,可参考GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导。 由于Huggingface网站的限制,访问Stable Diffusion链接时需使用代理服务器,否则可能无法访问网站。 在Stable Diffusion迁移适配时,更多的时候是在适配Diffusers和Stable Diffusion
#安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 相关文档 和本文档配套的模型训练文档请参考《主流开源大模型基于Lite
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