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时 avg_decode_latency(平均增量token时延):服务计算增量token的平均耗时 time_in_queue(请求排队时间):请求从到达服务开始到开始被调度的耗时 request_latency(请求总时延):请求从到达服务开始到结束的耗时 以上指标单位均是ms,保留2位小数。
是,则修改安全组的配置,具体操作请参见修改安全组规则。 否,则继续下一步。 确认SFS Turbo是否存在异常。 新建一个和SFS Turbo在同一个网段的ECS,用ECS去挂载SFS Turbo,如果挂载失败,则表示SFS Turbo异常。 是,联系SFS服务的技术支持处理。 否,联系ModelArts的技术支持处理。
ustom,引擎包选择步骤3构建的镜像。 图3 创建AI应用 将创建的AI应用部署为在线服务,大模型加载启动的时间一般大于普通的模型创建的服务,请配置合理的“部署超时时间”,避免尚未启动完成被认为超时而导致部署失败。 图4 部署为在线服务 调用在线服务进行大模型推理,请求路径填写
训练作业的名称 status Int 训练作业的运行状态,详细作业状态列表请查看作业状态参考。 create_time Long 训练作业的创建时间,时间戳格式。 version_id Long 训练作业的版本ID。 resource_id String 训练作业的计费资源ID。 version_name
华为云租户的安全责任在于对使用的IaaS、PaaS和SaaS类各项云服务内部的安全以及对租户定制配置进行安全有效的管理,包括但不限于虚拟网络、虚拟主机和访客虚拟机的操作系统,虚拟防火墙、API网关和高级安全服务,各项云服务,租户数据,以及身份账号和密钥管理等方面的安全配置。 《华为云安全白皮
模型加载与编译:执行推理之前,需要调用Model的build_from_file接口进行模型加载和模型编译。模型加载阶段将文件缓存解析成运行时的模型。模型编译阶段会耗费较多时间所以建议Model创建一次,编译一次,多次推理。 model = mslite.Model() model.build_from_file("
save_summary_steps=save_summary_steps, save_model_secs=save_model_secs, checkpoint_path=flags.checkpoint_url, export_model=mox
非必填。表示训练迭代周期,根据实际需要修改。 MBS 1 非必填。表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中,为了减少气泡时间,会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关,可根据实际情况进行调整。 默认值1。单机建议为1,双机建议为2。
local/etc/jupyter/jupyter_notebook_config.py 在打开的juputer_notebook_config.py中,增加以下代码后按ESC退出然后输入:wq保存。 c.ServerProxy.servers = { 'grafana': { 'command':
当资源规格为单机多卡时,需要指定超参world_size和rank。 当资源规格为多机时(即计算节点个数大于 1),无需设置超参world_size和rank,超参会由平台自动注入。 方式二:使用自定义镜像功能,通过torch.distributed.launch命令启动训练作业。 创建训练作业的关键参数如表2所示。
"timing" } 其中,加粗的字段需要根据实际值填写: “duration”为实例运行时长,以创建时间为起点计算,即“创建时间+duration > 当前时刻”时,系统会自动停止实例。 “type”为自定停止类别,默认为timing。 返回状态码为“200”表示标注成功,响应Body如下所示:
非必填。训练迭代周期。根据实际需要修改。 MBS 2 非必填。表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中,为了减少气泡时间,会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关,可根据实际情况进行调整。默认值为2。取值建议如下:
非必填。训练迭代周期。根据实际需要修改。 MBS 1 非必填。表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中,为了减少气泡时间,会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关,可根据实际情况进行调整。 建议值单机1,双机2。
# 训练使用的算法对象,示例中使用AIGallery订阅的算法;部分算法超参的值如果无需修改,则在parameters字段中可以不填写,系统自动填充相关超参值 inputs=wf.steps.JobInput(name="data_url", data=obs_data),
非必填。表示训练迭代周期,根据实际需要修改。 MBS 2 非必填。表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中,为了减少气泡时间,会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关,可根据实际情况进行调整。默认值为2。取值建议如下:
企业项目 创建开发环境实例 POST /v1/{project_id}/notebooks modelarts:notebook:create ecs:serverKeypairs:create swr:repository:getNamespace swr:repository:listNamespace
String 训练作业资源规格。 gpu_type String 资源规格gpu的类型。 create_time Long 训练作业参数创建时间 。 cpu String 资源规格CPU内存。 gpu_num Integer 资源规格gpu的个数。 core String 资源规格的核数。
标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线、下划线或特殊符号组成,且不超过1024位的字符串。 命名实体场景,是针对文本中的实体片段进行标注,如“时间”、“地点”等。开始标注前,您需要了解: 实体命名标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线、下划线或特殊符号组成,且不超过1024位的字符串。
行。 performance.txt 是 benchmark性能测试结果。 accuracy.txt 是 精度测试结果。 *.bin 是 自动构造的输入随机bin文件,可能存在多个。 resnet50-v2-7_output.txt 是 上述bin文件作为输入时onnx模型运行的结果。
非必填。训练迭代周期。根据实际需要修改。默认值为1000。 MBS 1 非必填。流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中,为了减少气泡时间,会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关,可根据实际情况进行调整。 默认值1。建议值单机1,双机2。