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获取项目ID的接口为GET https://{iam-endpoint}/v3/projects,其中{iam-endpoint}为IAM的终端节点,可以从地区和终端节点处获取。 响应示例如下,例如ModelArts部署的区域为"cn-north-4",响应消息体中查找“name”为"cn-
ig.json文件中选取一个api路径用于此次推理 mapping_type 是 String 输入数据的映射类型,可选“file”或“csv”。 file指每个推理请求对应到输入数据目录下的一个文件,当使用此方式时,此模型对应req_uri只能有一个输入参数且此参数的类型是file。
通过设定ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES环境变量为0,控制0号卡对当前进程可见,PRE_SEQ_LEN和LR分别是soft prompt长度和训练的学习率,可以进行调节以取得最佳的效果。此外,这里去掉了int 4量化默认为FP16精度。${HOME} 目录需要根据读者实际数据集及模型路径匹配,适配
MRS and DLI. CPU 否 是 mlstudio-pyspark2.3.2-ubuntu16.04 CPU算法开发和训练基础镜像,包含可以图形化机器学习算法开发和调测MLStudio工具,并预置PySpark2.3.2 CPU 否 是 mindspore_1.10.0-cann_6
/home/ma-user && \ chmod 770 /root && \ usermod -a -G root ma-user 其他现象,可以在已有的训练故障案例查找。 建议与总结 用户使用自定义镜像训练作业时,建议按照训练作业自定义镜像规范制作镜像。文档中同时提供了端到端的示例供用户参考。
打开开发环境。 图2 打开开发环境 单击图中的MindSpore,即可创建一个ipynb文件,导入mindspore,可以看到安装的mindspore 1.8.1已经能够使用。 图3 创建一个ipynb文件 再打开一个terminal,查看cann的版本,是Dockerfile中安装的版本。
out_file_name:输出的sharegpt格式文件地址。 prefix_name:预训练json文件的前缀字段名称,例如:您是一个xxx专家,您需要回答下面问题。prefix_name可设置为None,此时预训练数据集只有input和output两段输入。 input_
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果开启确定性计算后多次执行的结果不相同,则考虑存在这些算子。 否 函数示例 seed_all函数的随机数种子,取默认值即可,无须配置;第二个参数默认关闭,不开启确定性计算时也无须配置。 确定性计算是NPU的一套机制,用于保证算子的计算确定性。之所以要有这个机制,是为了在Debug
服务运维和监控的实现步骤。 图3 司乘安全算法 将用户本地开发完成的模型,使用自定义镜像构建成ModelArts Standard推理平台可以用的模型。具体操作请参考从0-1制作自定义镜像并创建模型。 在ModelArts管理控制台,使用创建好的模型部署为在线服务。 登录云监控服
会收费的实例已全部停止或删除,同时需清理运行Notebook实例时存储到云硬盘中的数据和其他存储到对象存储服务中的数据,以免继续扣费。 您可以在“费用中心 > 总览”页面设置“可用额度预警”功能,当可用额度、通用代金券和现金券的总额度低于预警阈值时,系统自动发送短信和邮件提醒。
在Dify中配置支持Function Calling的模型使用 Dify是一个能力丰富的开源AI应用开发平台,为大型语言模型(LLM)应用的开发而设计。它巧妙地结合了后端即服务(Backend as Service)和LLMOps的理念,提供了一套易用的界面和API,加速了开发者构建可扩展的生成式AI应用的过程。
线服务,ModelArts支持修改其配置开启AppCode认证。 本文主要介绍如何修改一个已有的在线服务,使其支持AppCode认证并进行在线预测。 前提条件 提前部署在线服务,具体操作可以参考案例:使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署。 操作步骤
注意:推理应用开发时,需要使用模型的Resize功能,改变输入的shape。而且Resize操作需要在数据从host端复制到device端之前执行,下面是一个简单的示例,展示如何在推理应用时使用动态Shape。 import mindspore_lite as mslite import numpy
训练节点的名称,命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线(_)、中划线(-),并且只能以英文字母开头,长度限制为64字符),一个Workflow里的两个step名称不能重复 title="图像分类训练", # 标题信息,不填默认使用name algorithm=wf
--dtype:模型推理的数据类型。仅支持FP16和BF16数据类型推理。float16表示FP16,bfloat16表示BF16。 其他参数可以根据实际情况进行配置,也可使用openai接口启动服务。 推理启动脚本必须名为run_vllm.sh,不可修改其他名称。 hostname和port也必须分别是0
benchmark_tools/modal_benchmark/modal_benchmark_parallel.py,具体操作命令如下,可以根据参数说明修改参数。 python modal_benchmark_parallel.py \ --host ${docker_ip} \
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