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GPU A系列裸金属服务器使用CUDA cudaGetDeviceCount()提示CUDA initializat失败 问题现象 在A系列GPU裸金属服务器上,系统环境是ubuntu20.04+nvidia515+cuda11.7,使用Pytorch2.0时出现如下错误: CUDA
使用AOM查看Lite Cluster监控指标 ModelArts Lite Cluster会定期收集资源池中各节点的关键资源(GPU、NPU、CPU、Memory等)的使用情况并上报到AOM,用户可直接在AOM上查看默认配置好的基础指标,也支持用户自定义一些指标项上报到AOM查看。
在ModelArts Standard上运行GPU单机多卡训练作业 操作流程 准备工作: 购买服务资源(VPC、SFS、SWR和ECS) 配置权限 创建专属资源池(打通VPC) 在ECS服务器挂载SFS Turbo存储 在ECS中设置ModelArts用户可读权限 安装和配置OBS命令行工具
使用llm-compressor工具量化 当前版本使用llm-compressor工具量化仅支持Deepseek-v2系列模型的W8A8量化。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源量化工具llm-compressor量化模型权重,然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下:
JupyterLab中文件保存失败,如何解决? 问题现象 JupyterLab中保存文件时报错如下: 原因分析 浏览器安装了第三方插件proxy进行了拦截,导致无法进行保存。 在Notebook中的运行文件超过指定大小就会提示此报错。 jupyter页面打开时间太长。 网络环境原因,是否有连接网络代理。
GPU A系列裸金属服务器无法获取显卡如何解决 问题现象 在A系列裸金属服务器上使用PyTorch一段时间后,出现获取显卡失败的现象,报错如下: > torch.cuda.is_available() /usr/local/lib/python3.8/dist-packages/torch/cuda/__init__
2u/modelarts.vm.gpu.p4(需申请)/modelarts.vm.ai1.a310(需申请),需申请权限才能使用的规格请在华为云创建工单,由ModelArts运维工程师添加权限。 instance_count 是 Integer 模型部署的实例数,当前限制最大实例
当前裸金属服务器状态为停止状态。 目标操作系统必须是该Region下的IMS公共镜像或者私有共享镜像。 在BMS控制台切换操作系统 获取操作系统镜像。 由华为云官方提供给客户操作系统镜像,在IMS镜像服务的共享镜像处进行接收即可,参考如下图操作。 图1 共享镜像 切换操作系统。 对Lite Se
使用DCGM监控Lite Server资源 场景描述 本文主要介绍如何在Lite Server上配置DCGM监控,用于监控Lite Server上的GPU资源。 DCGM是用于管理和监控基于Linux系统的NVIDIA GPU大规模集群的一体化工具,提供多种能力,包括主动健康监控
JupyterLab中文件保存失败,如何解决? 问题现象 JupyterLab中保存文件时报错如下: 原因分析 浏览器安装了第三方插件proxy进行了拦截,导致无法进行保存。 在Notebook中的运行文件超过指定大小就会提示此报错。 jupyter页面打开时间太长。 网络环境原因,是否有连接网络代理。
使用llm-compressor工具量化 当前版本使用llm-compressor工具量化仅支持Deepseek-v2系列模型的W8A8量化。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源量化工具llm-compressor量化模型权重,然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下:
使用llm-compressor工具量化 当前版本使用llm-compressor工具量化仅支持Deepseek-v2系列模型的W8A8量化。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源量化工具llm-compressor量化模型权重,然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下:
使用VS Code创建并调试训练作业 由于AI开发者会使用VS Code工具开发算法或模型,为方便快速将本地代码提交到ModelArts的训练环境、贴近本地开发习惯地编写启动命令,ModelArts提供了一个训练作业场景下的IDE插件ModelArts-HuaweiCloud,用
准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像,包括获取镜像地址,了解镜像中包含的各类固件版本,配置物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的训练和推理的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 基础镜像 swr.cn-southwest-2
部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.6.3框架部署并启动推理服务。 前提条件 已准备好Lite k8s Cluster环境,具体参考准备环境。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Cluster和昇腾Snt9b资源。 安装过程需要连接互联网git clone,确保集群可以访问公网。
部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.6.0框架部署并启动推理服务。 前提条件 已准备好Lite k8s Cluster环境,具体参考准备环境。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Cluster和昇腾Snt9b资源。 安装过程需要连接互联网git clone,确保集群可以访问公网。
使用Msprobe工具分析偏差 观察上一章Loss趋势,在首个Step有较小偏差,所以对第一个Step进行比对分析。此处使用Msprobe的整网Dump和比对分析功能。 首先安装社区Msprobe工具,命令如下: pip install mindstudio-probe 使能工具
启动/停止/删除实例 启动/停止实例 由于运行中的Notebook将一直耗费资源,您可以通过停止操作,停止资源消耗。对于停止状态的Notebook,可通过启动操作重新使用Notebook。 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“开发空间 > Notebook”,进入Notebook管理页面。
准备数据(可选) 此小节为自定义数据集执行过程,如非自定义数据集此小节忽略。 本教程使用到的是LLamaFactory代码包自带数据集。您也可以自行准备数据集,目前支持alpaca格式和sharegpt格式的微调数据集;使用自定义数据集时,请更新代码目录下data/dataset_info
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(包括llama2、llama3、Qwen、Qwen1.5 ......)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。