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如果已完成数据集预处理,则直接执行预训练任务。如果未进行数据集预处理,则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 。 预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下:
--backend:服务类型,如tgi,vllm,mindspore、openai。 --host ${docker_ip}:服务部署的IP地址,${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port:推理服务端口。 --dataset:数据集路径,推荐使用human-eval-v2-20210705
--backend:服务类型,如tgi,vllm,mindspore、openai。 --host ${docker_ip}:服务部署的IP地址,${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port:推理服务端口。 --dataset:数据集路径,推荐使用human-eval-v2-20210705
如果已完成数据集预处理,则直接执行预训练任务。如果未进行数据集预处理,则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 。 ModelLink预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下:
如果已完成数据集预处理,则直接执行预训练任务。如果未进行数据集预处理,则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 。 ModelLink预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下:
'/xxx/xxxx' bash: /bin/ln: Permission denied 自定义镜像中,bash:/home/ma-user/.pip/pip.conf:Permission Denied 自定义镜像中,tee: /xxx/xxxx: Permission denied cp:
服务类别:请选择“按名称查找服务”。 服务名称:填入步骤1中获取的“终端节点服务地址”。单击右侧验证按钮,系统将为您自动填入虚拟私有云、子网和节点IP。 创建内网域名:保持默认值。 确认规格无误后,单击“立即购买”后提交任务,界面自动跳转至终端节点列表页面。 创建DNS内网域名 新创建的
llama2-13b 举例,使用训练作业运行:obs_pipeline.sh 训练脚本后,脚本自动执行数据集预处理,并检查是否已经完成数据集预处理。 如果已完成数据集预处理,则直接执行训练任务。若未进行数据集预处理,则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data
如果已完成数据集预处理,则直接执行预训练任务。如果未进行数据集预处理,则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 。 预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下:
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sh”。其中,启动脚本的完整代码请参见代码示例。 (可选)启用ranktable动态路由 如果训练作业需要使用ranktable动态路由算法进行网络加速,则可以联系技术支持开启集群的cabinet调度权限。同时,训练作业要满足如下要求才能正常实现ranktable动态路由加速。 训练使用的Python版本是3.7或3
务器页面。 图2 节点管理 绑定弹性公网IP。 若已有未绑定的弹性公网IP,直接选择即可。如果没有可用的弹性公网IP,需要先购买弹性公网IP。 图3 弹性公网IP 单击“购买弹性公网IP”,进入购买页。 图4 绑定弹性公网IP 图5 购买弹性公网IP 完成购买后,返回弹性云服务器页面,刷新列表。
依赖的环境“/modelarts/authoring/notebook-conda/bin/pip”进行安装,不要使用默认的anaconda(kernel依赖的python环境)的pip进行安装。 使用命令jupyter labextension list --app-dir=/home/ma-user/
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。 性能bench
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。 性能bench
在ModelArts的Notebook或者CodeLab中已创建好ipynb文件,开发指导可参见开发工具。 发布Notebook 登录ModelArts管理控制台,选择“开发环境 > Notebook”。 打开“运行中”的Notebook实例进入JupyterLab页面,在待分享的ipynb文件右侧,单击“创建分享”按钮,弹出“发布AI
前提条件 在ModelArts的Notebook或者CodeLab中已创建好ipynb文件,开发指导可参见开发工具。 发布Notebook 登录ModelArts管理控制台。 进入JupyterLab页面,在待分享的ipynb文件右侧,单击“创建分享”按钮,弹出“发布AI Gallery
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。 性能bench
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。 性能bench