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TPE算法优化的超参数必须是分类特征(categorical features)吗 对于优化的超参数类型,TPE算法本身是没有限制的,但出于面对普通用户节省资源的目的,ModelArts在前端限制了TPE的超参数必须是float,如果想离散型和连续型参数混用的话,可以调用rest接口。
json”,有且只有一个,模型配置文件编写请参见模型配置文件编写说明。 模型推理代码文件:模型推理代码文件是必选的。文件名固定为“customize_service.py”,此文件有且只能有一个,模型推理代码编写请参见模型推理代码编写说明。 customize_service.py依赖的py文件
用户在AI Gallery中的资产包括用户发布的AI资产以及用户提供的一些个人信息。 AI资产包括但不限于文本、图形、数据、文章、照片、图像、插图、代码、AI算法、AI模型等。 用户的个人信息包括: 用户注册时提供的昵称、头像、邮箱。 用户参加实践时提供的姓名、手机号、邮箱。 用户伙伴注册时提供的企业信息。
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。若未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 若用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data
由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包,如果直接使用基础镜像进行训练,每次创建训练作业时,训练作业的图1中都需要执行 install.sh文件,来安装依赖以及下载完整代码。 以创建llama2-13b预训练作业为例,执行脚本0_pl_pretrain_13b.sh时,命令如下: cd /home/ma-us
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。若未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 若用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data
建议使用官方提供的镜像部署推理服务。镜像地址{image_url}获取请参见表1。 docker pull {image_url} Step3 上传代码包和权重文件 上传安装依赖软件推理代码AscendCloud-LLM-6.3.907-xxx.zip和算子包AscendCloud-OPP-6.3.907-xxx
用户的访问密钥。调用该API需要在IAM系统里配置Security Administrator权限。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2
update sudo apt-get install nfs-common 获取SFS Turbo的挂载命令。 进入弹性文件服务SFS管理控制台。 选择“SFS Turbo”进入文件系统列表,单击文件系统名称,进入详情页面。 在“基本信息”页签获取并记录“Linux挂载命令”。 在ECS服务器中挂载NFS存储。
[worker-0] [耗时: 秒] 检查失败。发现错误: [worker-0] 训练代码下载中 [worker-0] [耗时: 秒] 训练代码下载完成 [worker-0] [耗时: 秒] 训练代码下载失败,失败原因: [worker-0] 训练输入下载中 [worker-0] [耗时:
建议使用官方提供的镜像部署推理服务。镜像地址{image_url}获取请参见表1。 docker pull {image_url} Step3 上传代码包和权重文件 上传安装依赖软件推理代码AscendCloud-LLM-6.3.906-xxx.zip和算子包AscendCloud-OPP-6.3.906-xxx
在训练开始前,针对ChatGLMv3-6B模型中的tokenizer文件,需要修改代码。修改文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改,具体位置可根据上下文代码信息进行查找,修改后如图所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件
在训练开始前,针对ChatGLMv3-6B模型中的tokenizer文件,需要修改代码。修改文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改,具体位置可根据上下文代码信息进行查找,修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件
在训练开始前,针对ChatGLMv3-6B模型中的tokenizer文件,需要修改代码。修改文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改,具体位置可根据上下文代码信息进行查找,修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件
_adapter文件夹中提供的vLLM相关算子代码。 cd 6.3.904-Ascend/llm_inference bash build.sh 运行完后,在当前目录下会生成ascend_vllm文件夹,即为昇腾适配后的vLLM代码。 Step6 启动推理服务 配置需要使用的NP
建议使用官方提供的镜像部署推理服务。镜像地址{image_url}获取请参见表1。 docker pull {image_url} Step3 上传代码包和权重文件 上传安装依赖软件推理代码AscendCloud-LLM-6.3.908-xxx.zip和算子包AscendCloud-OPP-6.3.908-xxx
在训练开始前,针对ChatGLMv3-6B模型中的tokenizer文件,需要修改代码。修改文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改,具体位置可根据上下文代码信息进行查找,修改后如图所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件
在训练开始前,针对ChatGLMv3-6B模型中的tokenizer文件,需要修改代码。修改文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改,具体位置可根据上下代码信息进行查找,修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件
在训练开始前,针对ChatGLMv3-6B模型中的tokenizer文件,需要修改代码。修改文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改,具体位置可根据上下文代码信息进行查找,修改后如图所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件