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删除服务 删除服务存在如下两种删除方式。 根据部署在线服务生成的服务对象删除服务。 根据查询服务对象列表返回的服务对象删除服务。 示例代码 在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式
root@{container_id}:/# squid -k reconfigure 算法镜像:设置DNS代理和公网地址调用 设置代理 在代码中设置代理指向代理服务器私有IP和端口,如下所示: proxies = { "http": "http://{proxy_server_private_ip}:3128"
processed_for_ma_input/GLM3-6B/converted_weights 进入代码目录/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink,在此代码目录下执行2_convert_mg_hf.sh脚本。xxx-Ascend请根据实际目录替换。
s.cpp:100.) return torch._C._cuda_getDeviceCount() > 0 原因分析 nvidia-modprobe是一个Linux工具,用于在系统中加载NVIDIA驱动程序及其相关的内核模块。在Linux系统上安装NVIDIA显卡驱动后,需
905-xxx.zip文件中的ascendcloud-aigc-poc-sdxl-lora-train.tar.gz代码包。解压后上传到宿主机上。 依赖的插件代码包、模型包和数据集存放在宿主机上的本地目录结构如下,供参考。 [root@devserver-ei-cto-office-ae06cae7-tmp1216
本教程案例是基于ModelArts Lite k8s Cluster运行的,需要购买并开通k8s Cluster资源。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据,可以用本案使用的数据集,也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。
/finetune 进入代码目录“/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink/”,在代码目录中执行preprocess_data.py脚本处理数据。 此处提供一段实际的数据处理代码示例如下。 export
用户名密码认证模式 本模式支持OBS管理、训练管理、模型管理、服务管理的鉴权。 示例代码 账号与用户的概念介绍,请参见IAM基本概念。获取您的账号、用户名等信息,请参见获取用户名、用户ID、项目名称、项目ID。 使用账号认证 “username”填写您的账号名。 1 2 from
的被导入,导致打印很多Mox的版本信息。 处理方法 为避免训练作业Pytorch Mox日志反复输出的问题,需要您在“启动文件”中添加如下代码,当“MOX_SILENT_MODE = “1””时,可在日志中屏蔽mox的版本信息: import os os.environ["MOX_SILENT_MODE"]
BaiChuan2-13B/converted_weights 进入代码目录/home/ma-user/ws/6.3.904-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink,在代码目录中执行util.py脚本。 #加载ascendspeed及megatron模型:
AscendCloud-6.3.908-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的推理部署代码和推理评测代码、推理依赖的算子包。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径:Support-E 说明: 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信
inetune 进入代码目录“/home/ma-user/ws/6.3.904-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink/”,在代码目录中执行preprocess_data.py脚本处理数据。 此处提供一段实际的数据处理代码示例如下。 #加载a
/finetune 进入代码目录“/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink/”,在代码目录中执行preprocess_data.py脚本处理数据。 此处提供一段实际的数据处理代码示例如下。 #进入到Mo
本教程案例是基于ModelArts Lite Server运行的,需要购买并开通Server资源。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据,可以用本案使用的数据集,也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。
查询资源规格列表 示例代码 在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 from modelarts.session import Session from modelarts.estimatorV2
${work_dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不
AscendCloud-6.3.909-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的推理部署代码和推理评测代码、推理依赖的算子包。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径:Support-E 说明: 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信
processed_for_ma_input/Qwen-14B/converted_weights 进入代码目录/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink,在代码目录中执行util.py脚本。 #加载ascendspeed及megatron模型:
本教程案例是基于ModelArts Lite DevServer运行的,需要购买并开通DevServer资源。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据,可以用本案使用的数据集,也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。
/finetune 进入代码目录“/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink/”,在代码目录中执行preprocess_data.py脚本处理数据。 此处提供一段实际的数据处理代码示例如下。 #加载ascendspeed及megatron模型