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docker inspect {自定义镜像地址} | grep Architecture ARM CPU架构的自定义镜像,上述命令回显如下。 "Architecture": "arm64" 规格中带有ARM字样的显示,为ARM CPU架构。
signature.append(signature_def) if len(signature) == 1: model_signature = signature[0] else: logging.warning
正常 [model 0.0.1] OBS桶,OBS并行文件系统,SFS Turbo挂载成功。 [%s] %s volume successfully. - 服务部署和运行过程中,关键事件支持手动/自动刷新。
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上传数据集至SFS Turbo 准备数据集,例如根据Alpaca数据部分给出的预训练数据集、SFT全参微调训练、LoRA微调训练数据集下载链接下载数据集。可通过两种方式,将数据集上传至SFS Turbo中。 方式一:将下载的原始数据通过SSH直接上传至SFS Turbo中。
上传数据和算法到OBS 已经在OBS上创建好并行文件系统,请参见创建并行文件系统。 已经安装和配置obsutil,请参见安装和配置OBS命令行工具。
SFS Turbo sfsturbo:shares:getShare sfsturbo:shares:getAllShares 在训练作业中使用SFS Turbo。 按需配置。
表14 nfs属性列表 参数 参数类型 说明 id String SFS Turbo 文件系统 ID。 src_path String SFS Turbo 文件系统地址。 dest_path String 训练作业的本地路径。
SFS Turbo FullAccess SFS FullAccess 可选 父主题: 配置ModelArts基本使用权限
将AscendCloud代码包AscendCloud-xxx-xxx.zip上传到${workdir}目录下并解压缩,如SFS Turbo的路径:/mnt/sfs_turbo目录下,以下都以/mnt/sfs_turbo为例,请根据实际修改。
按需计费 包年/包月 创建桶不收取费用,按实际使用的存储容量和时长收费 弹性文件服务SFS Turbo 使用专属资源池进行训练时,支持挂载多个弹性文件服务SFS Turbo。用于存储模型训练的代码及输入输出数据。 具体费用可参见弹性文件服务价格详情。
表12 nfs属性列表 参数 是否必选 参数类型 说明 id 是 String SFS Turbo 文件系统 ID。 src_path 是 String SFS Turbo 文件系统地址。 dest_path 是 String 训练作业的本地路径。
text shape:", text_features.shape) image_features /= image_features.norm(dim=-1, keepdim=True) text_features /= text_features.norm(
将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip直接上传至ECS服务器中的SFS Turbo中,例如存放在/mnt/sfs_turbo/AscendCloud-LLM-xxx.zip目录下并解压缩。
_norm(x.float()).type_as(x) return output * self.weight input_data = torch.randn(128, 256).cuda() torch_rms_norm = TorchRMSNorm((128
方案优势 高准确性:利用LLM的强大语义理解能力,系统能够准确识别新闻内容的主题和关键词,实现高准确率的自动分类。 快速响应:系统能够实时处理新闻内容,快速完成分类,满足新闻时效性的要求。 可扩展性:随着模型的不断训练和优化,系统能够适应不断变化的新闻内容和分类需求。
静态挂载 动态挂载 SFS Turbo 适用于海量小文件业务场景。 提供posix协议的文件系统; 需要和资源池在同一个VPC下或VPC互通; 价格较高。 静态挂载 动态挂载:不支持 SFS 适用于多读多写场景的持久化存储。
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