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FAQ CUDA和CUDNN run.sh脚本测试ModelArts训练整体流程 ModelArts环境挂载目录说明 infiniband驱动的安装 如何保证训练和调试时文件路径保持一致 父主题: 专属资源池训练
"@modelarts:shape": "bndbox", "@modelarts:feature": [[347, 186], [382, 249]]}, {"@modelarts:color":
常,工作负载创建失败。 storage_type String 挂载类型sfs_turbo极速文件系统挂载。 source_address String 挂载源路径,挂载为极速文件时为sfs turbo id。 表10 ServiceAffinity 参数 参数类型 描述 node_affinity
关闭详细日志命令: unset DETAIL_TIME_LOG 配置后重启推理服务生效。 Step7 推理性能和精度测试 推理性能和精度测试操作请参见推理性能测试和推理精度测试。 附录:基于vLLM(v0.3.2)不同模型推理支持的max-model-len长度说明 基于vLLM(v0
作负载创建失败。 storage_type 否 String 挂载类型sfs_turbo极速文件系统挂载。 source_address 否 String 挂载源路径,挂载为极速文件时为sfs turbo id。 表10 ServiceAffinity 参数 是否必选 参数类型 描述
//ec2/sdk_request, SignedHeaders=content-type;host;x-sdk-date, Signature=55741b610f3c9fa3ae40b5a8021ebf7ebc2a28a603fc62d25cb3bfe6608e1994 Host
练集5120条和测试集161条。 实验数据集文件“maas_demo_news.jsonl”的内容格式如下。 {"conversation_id": 1, "chat": {"turn_1": {"Human":"text","MOSS":"text"},"turn_2": {"Human":"text"
选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径:输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/ 存储位置:输入用户在Notebook中创建的“子目录挂载” 图3 选择SFS Turbo 作业日志选择OBS中
"conversation_id": 1, "meta_instruction": "", "num_turns": 3, "chat": { "turn_1": { "Human": "<|Human|>: 如何保障工作中遵循正确的安全准则?<eoh>\n"
新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径:输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/data 存储位置:输入用户的“子目录挂载”路径。如果默认没有填写,则忽略。 图3 选择SFS Turbo SFS Turbo不能直接挂载到容器的工作路径
选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径:输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/ 存储位置:输入用户在Notebook中创建的“子目录挂载” 图3 选择SFS Turbo 作业日志选择OBS中
查看日志、错误等,并进行代码、环境变量的修正。 预置脚本测试整体流程 一般使用run.sh封装训练外的文件复制工作(数据、代码:OBS-->容器,输出结果:容器-->OBS),run.sh的构建方法参考run.sh脚本测试ModelArts训练整体流程。 如果预置脚本调用结果不符
"top_k": -1 "use_beam_search":true "best_of":2 Step5 推理性能和精度测试 推理性能和精度测试操作请参见推理性能测试和推理精度测试。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906)
"id": "88bd7bcd-0c91-45b2-ad0e-ef65553d19c5", "name": "dls-feature-engineering", "resource_categories": [ "CPU" ], "service_type":
续费 续费概述 手动续费 自动续费
workspace_id String 工作空间ID。未创建工作空间时默认值为“0”,存在创建并使用的工作空间,以实际取值为准。 feature String 实例类别。枚举值: DEFAULT:CodeLab免费规格实例,每个用户最多只能创建一个。 NOTEBOOK:计费规格实例。
供了一整套安全可靠的一站式部署方式。 图1 部署模型的流程 在线推理服务,可以实现高并发,低延时,弹性伸缩,并且支持多模型灰度发布、A/B测试。 支持各种部署场景,既能部署为云端的在线推理服务和批量推理任务,也能部署到端,边等各种设备。 一键部署,可以直接推送部署到边缘设备中,选择智能边缘节点,推送模型。
)) return '\n called default func !\n {} \n'.format(str(data)) @app.route('/health', methods=['GET']) def healthy(): return "{\"status\":
False Bool ignore_eos表示是否忽略EOS并且继续生成token。 Step5 推理性能和精度测试 推理性能和精度测试操作请参见推理性能测试和推理精度测试。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.910)
} ], "description" : "Hyperparameter search using the tree-structured Parzen estimator algorithm." }, { "name" : "anneal_search",