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首次训练的epoch初始值,mindspore1.3及以后版本会支持定义epoch_size初始值。 # cur_epoch_num = 0 # 判断输出obs路径中是否有模型文件。如果无文件则默认从头训练,如果有模型文件,则加载epoch值最大的ckpt文件当做预训练模型。 if os.listdir(train_url):
ModelArts弹性集群Server ModelArts Studio(MAAS) 对象存储(系统盘和数据盘) 计费因子:存储容量、存储类型和时长收费。 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 具体计费请以对象存储价格计算器中的价格为准。 ModelArts Standar
是很常规的现象,并非错误。 为了更好地了解这种计算差异,并且能够正确区分正常计算差异和引起模型精度问题的异常差异,本指南提供了算子问题定位工具集详细的使用场景和使用步骤,方便用户自行或在支持下排查可能的数值计算精度问题。 当用户将大语言模型或者其他类型深度神经网络的训练从GPU迁
1。 loss收敛情况:日志里存在lm loss参数 ,lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小,并逐渐趋于稳定平缓。也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况,如图2所示。 单节点训练:训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点训练:训练过程中的loss打印在最后一个节点上。
# 推理代码包 |──llm_tools # 推理工具 |——AscendCloud-OPP #依赖算子包 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下,建议参考以下要求
Not Allowed 问题现象 服务预测报错:Method Not Allowed 原因分析 服务预测默认注册的API需要使用POST方法调用。如您使用了GET方法,APIG(API网关)将会拦截请求。 处理方法 使用POST方法调用。 父主题: 服务预测
在MaaS体验模型服务 在ModelArts Studio大模型即服务平台,运行中的模型服务可以在“模型体验”页面在线体验模型服务的推理效果。 前提条件 在“模型部署”的服务列表存在“运行中”的模型服务。 操作步骤 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中,选择“ModelArts
Studio大模型即服务平台。 在ModelArts Studio左侧导航栏中,选择“模型部署”进入服务列表。 选择“预置服务”页签。 领取免费调用额度。 在预置服务列表,选择所需的服务,单击操作列的“领取”。当领取置灰时,表示该服务的免费额度已领取。 有以下两种方式免费体验预置服务。 在“模型体验”页面进行推理。
r资源,并确保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 购买DevServer资源时如果无可选资源规格,需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254
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资源的官网价。 优惠金额 用户使用云服务享受折扣优惠如商务折扣、伙伴授予折扣以及促销优惠等减免的金额。基于官网价的优惠金额。 抹零金额 华为云产品定价精度为小数点后8位(单位:元),因此在计费过程中会产生小数点后8位的资源使用费用。而在实际扣费时,仅扣除到小数点后2位,小数点后第
--backend:服务类型,支持tgi、vllm、mindspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host:服务IP地址,如127.0.0.1。 --port:服务端口,和推理服务端口8080。 --url:若以vllm接口方式启动服务,API接口公网地
参数类型 描述 data_path 否 String 数据源所在路径。 data_type 否 Integer 数据类型。可选值如下: 0:OBS桶(默认值) 1:GaussDB(DWS)服务 2:DLI服务 3:RDS服务 4:MRS服务 5:AI Gallery 6:推理服务 schema_maps
|──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools # 推理工具 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下,建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在 scripts 文件夹中。 ${work
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首次训练的epoch初始值,mindspore1.3及以后版本会支持定义epoch_size初始值。 # cur_epoch_num = 0 # 判断输出obs路径中是否有模型文件。如果无文件则默认从头训练,如果有模型文件,则加载epoch值最大的ckpt文件当做预训练模型。 if os.listdir(train_url):
1。 loss收敛情况:日志里存在lm loss参数 ,lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小,并逐渐趋于稳定平缓。也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况,如图2所示。 单节点训练:训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点训练:训练过程中的loss打印在最后一个节点上。