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service_name:服务名称,保存评测结果时创建目录,示例为:llama2-13b-chat-test。 eval_dataset:评测使用的评测集(枚举值),目前仅支持mmlu、ceval。 service_url:成功部署推理服务后的服务预测地址,示例:http://
配置说明 配置项 说明 模型名称 MaaS服务调用界面显示的模型名称。 API Key MaaS鉴权管理界面中创建的API Key。具体操作,请参见步骤1:获取API Key。 API Endpoint URL 服务调用界面中MaaS服务的基础API地址,需要去掉地址尾部的“/chat/completions”
序可见的GPU: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中,0为服务器的GPU编号,可以为0,1,2,3等,表明对程序可见的GPU编号。如果未进行添加配置则该编号对应的GPU不可用。 父主题: GPU相关问题
e Diffusion v1.5的onnx pipeline代码为例进行说明。 进入容器环境,创建自己的工作目录。 由于在Snt9B裸金属服务器环境配置指南的配置环境步骤中,在启动容器时将物理机的home目录挂载到容器的“/home_host”目录下,该目录可以直接使用上传到物理
ModelArts控制台为什么能看到创建失败被删除的专属资源池? 在控制台页面操作删除专属资源池后,后端服务需要进行资源实例释放。在资源实例释放过程中,用户依然可以查询到资源池。如果需要创建专属资源池,建议等待5min后再创建,且不要使用已创建过的专属资源池名称来命名新建的专属资
训练作业的自定义镜像制作流程 如果您已经在本地完成模型开发或训练脚本的开发,且您使用的AI引擎是ModelArts不支持的框架。您可以制作自定义镜像,并上传至SWR服务。您可以在ModelArts使用此自定义镜像创建训练作业,使用ModelArts提供的资源训练模型。 制作流程 图1 训练作业的自定义镜像制作流程
Arts Lite DevServer 支持配置的存储方案请参考配置Lite Server存储。其中访问方式中,可支持在裸金属服务器中挂载的有弹性文件服务SFS和云硬盘EVS。 父主题: 准备工作
Arts Lite DevServer 支持配置的存储方案请参考配置Lite Server存储。其中访问方式中,可支持在裸金属服务器中挂载的有弹性文件服务SFS和云硬盘EVS。 父主题: 准备工作
Arts Lite DevServer 支持配置的存储方案请参考配置Lite Server存储。其中访问方式中,可支持在裸金属服务器中挂载的有弹性文件服务SFS和云硬盘EVS。 父主题: 准备工作
delArts Lite Server 支持配置的存储方案请参考配置Lite Server存储。其中访问方式中,可支持在裸金属服务器中挂载的有弹性文件服务SFS和云硬盘EVS。 父主题: 准备工作
自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。
获取指定的API与APP授权关系列表,API的认证方式必须是APP认证,管理员可以获取所有API的授权信息,普通用户只能获取自己有访问权限的服务下的API的授权信息。 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。
IAM用户创建后,需要管理员在组织中为用户添加授权,使IAM用户对组织内所有镜像享有读取/编辑/管理的权限。 只有具备“管理”权限的账号和IAM用户才能添加授权。 登录容器镜像服务控制台。 在左侧菜单栏选择“组织管理”,单击组织名称。 在“用户”页签下单击“添加授权”,在弹出的窗口中为IAM用户选择权限,然后单击“确定”。
重新启动镜像激活SFS盘中的虚拟环境 保存并共享虚拟环境 前提条件 创建一个Notebook,“资源类型”选择“专属资源池”,“存储配置”选择“SFS弹性文件服务器”,打开terminal。 创建新的虚拟环境并保存到SFS目录 创建新的conda虚拟环境。 # shell conda create --prefix
nel粒度量化,否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考部署推理服务,使用量化后权重部署AWQ量化服务。 注:Step3 创建服务启动脚本启动脚本中,服务启动命令需添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization
nel粒度量化,否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考部署推理服务,使用量化后权重部署AWQ量化服务。 注:Step3 创建服务启动脚本启动脚本中,服务启动命令需添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization
用户制作的自定义镜像,在本地执行docker run启动,无法正常运行; 用户自行安装了Jupyterlab服务导致冲突的,需要用户本地使用Jupyterlab命令罗列出相关的静态文件路径,删除并且卸载镜像中的Jupyterlab服务; 用户自己业务占用了开发环境官方的8888、8889端口的,需要用户修改自己的进程端口号;
ype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 启动kv-cache-int8-per-tensor量化服务。 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数: --kv-cache-dtype int8_pertensor #只支持int8,表示kvint8
ing)以优化模型性能。 启动SD1.5 Finetune训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh diffusers_finetune_train.sh 启动SDXL Finetune训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh di
使用CodeLab免费体验Notebook 面向众多开发者,ModelArts提供了CodeLab功能,一方面,一键进入开发环境,同时预置了免费的算力规格,可直接免费体验Notebook功能;另一方面,针对AI Gallery社区发布的Notebook样例(.ipynb格式文件)