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于多模态模型的精度验证。多模态模型的精度验证,建议使用开源MME数据集和工具(GitHub - BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models at Evaluation)。 配置需要使用的NPU卡,例如:实际使用的是第1张和第2张卡,此处填写为“0
uant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。
卡死等)导致训练作业还未完成就被中断,下一次训练可以在上一次的训练基础上继续进行。这种方式对于需要长时间训练的模型而言比较友好。 断点续训练是通过checkpoint机制实现。 checkpoint的机制是:在模型训练的过程中,不断地保存训练结果(包括但不限于EPOCH、模型权重
于多模态模型的精度验证。多模态模型的精度验证,建议使用开源MME数据集和工具(GitHub - BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models at Evaluation)。 配置需要使用的NPU卡,例如:实际使用的是第1张和第2张卡,此处填写为“0
uant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。
uant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。
支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。 代码目录如下: AutoSmoothQuant
String 作业状态的查询,默认为所有状态,例如查看创建失败的作业,可选的“status”为“3”|“5”|“6”|“13”,详细作业状态列表请参见作业状态参考。 per_page 否 Integer 指定每一页展示作业的总量,默认为10,“per_page”可选的范围为[1,1000]。
模型管理 创建模型失败,如何定位和处理问题? 导入模型提示该账号受限或者没有操作权限 用户创建模型时构建镜像或导入文件失败 创建模型时,OBS文件目录对应镜像里面的目录结构是什么样的? 通过OBS导入模型时,如何编写打印日志代码才能在ModelArts日志查询界面看到日志 通过O
静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动,且输入输出长度也在一定范围内变化时,模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求,能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。
静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动,且输入输出长度也在一定范围内变化时,模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求,能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。
Lite Cluster 资源池创建失败的原因与解决方法? Cluster资源池节点故障如何定位 特权池信息数据显示均为0%如何解决? 重置节点后无法正常使用?
静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动,且输入输出长度也在一定范围内变化时,模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求,能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。
No module named 'numba' JupyterLab中文件保存失败,如何解决? 用户结束kernelgateway进程后报错Server Connection Error,如何恢复? 父主题: 开发环境
Learning)是机器学习领域中的一种训练方法,它允许人工智能(AI)模型在已经学习了一定知识的基础上,增加新的训练数据到当前训练流程中,扩展当前模型的知识和能力,而不需要从头开始。 增量训练不需要一次性存储所有的训练数据,缓解了存储资源有限的问题;另一方面,增量训练节约了重新
欠费后,ModelArts的资源是否会被删除? 欠费后,ModelArts的资源不会被立即删除。 欠费后,您可以在“费用中心”查看欠费详情。为了防止相关资源不会被停止服务或者逾期释放,您需要及时进行还款或充值。 查询欠费步骤 登录管理控制台。 单击页面右上角的“费用”进入“费用中心”页面。
不同AI模型训练所需要的数据量和算力不同,在训练时选择合适存储及训练方案可提升模型训练效率与资源性价比。ModelArts支持单机单卡、单机多卡和多机多卡的训练场景,满足不同AI模型训练的要求。针对第一次使用ModelArts的用户,本文提供端到端案例指导,帮助您快速了解如何在ModelA
数据及算法已经上传至OBS,如果未上传,请参考上传数据和算法至OBS(首次使用时需要)。 ECS服务器和SFS的共享硬盘在相同的VPC或者对应VPC能够互联。 ECS服务器基础镜像需要用Ubuntu 18.04的。 ECS服务器和SFS Turbo需要在同一子网中。 操作步骤 在ECS服务器中设置华为云镜像源。 sudo
本文介绍了ModelArts各特性版本的功能发布和对应的文档动态,新特性将在各个区域(Region)陆续发布,欢迎体验。 2023年8月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 Notebook连接大数据服务特性 介绍如何将ModelArts Notebook开发环境与华为云大数据服务DLI中的Spar
指定每一页展示作业参数的总量,默认为10,“per_page”可选的范围为[1,1000]。 page 否 Integer 指定要查询页的索引,默认为1。 sortBy 否 String 指定查询的排序方式,默认是作业参数名称“config_name”,目前支持的排序还有作业参数描述