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创建DevServer 功能介绍 创建DevServer。 接口约束 暂无约束 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。 URI POST /v1/{project_id
CogVideoX1.5 5b模型基于Lite Server适配PyTorch NPU全量训练指导(6.5.901) 本文档主要介绍如何在ModelArts的Lite Server环境中,使用NPU卡对CogVideoX模型进行全量微调。本文档中提供的脚本,是基于原生CogVideoX
常见的磁盘空间不足的问题和解决办法 该章节用于统一整体所有的常见的磁盘空间不足的问题和解决办法。减少相关问题文档的重复内容。 问题现象 训练过程中复制数据/代码/模型时出现如下报错: 图1 错误日志 原因分析 出现该问题的可能原因如下: 本地数据、文件保存将"/cache"目录空间用完
CogVideoX1.5 5b模型基于Lite Server适配PyTorch NPU全量训练指导(6.3.912) 本文档主要介绍如何在ModelArts的Lite Server环境中,使用NPU卡对CogVideoX模型进行全量微调。本文档中提供的脚本,是基于原生CogVideoX
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示,请提前准备好。 获取数据及代码 表1 准备代码 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-6.3.904-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码、推理部署代码和推理评测代码
昇腾云服务6.3.906版本说明 本文档主要介绍昇腾云服务6.3.906版本配套的镜像地址、软件包获取方式和支持的特性能力。 配套的基础镜像 镜像地址 获取方式 配套关系镜像软件说明 配套关系 PyTorch: 西南-贵阳一 swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com
CogVideoX1.5 5b 和 CogVideoX 5b模型基于Lite Server全量8卡序列并行推理指导(6.5.901) 本文档主要介绍如何在ModelArts的Lite Server环境中,使用NPU卡对CogVideoX1.5 5b,CogVideoX 5b模型进行
执行训练任务【旧】 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b SFT全参微调为例,执行脚本 0_pl_sft_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的配置,参数详解可查看训练参数说明,其中【GBS、MBS
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud
准备代码 本教程中用到的代码和权重文件如下表所示,请提前准备,并按要求在容器中创建工作目录。 获取代码和权重文件 表1 准备代码 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-6.3.904-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud
准备代码 本教程中用到的数据和代码如下表所示,请提前准备好。 获取数据及代码 表1 准备代码 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-6.3.904-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码、推理部署代码和推理评测代码
ModelArts Standard推理服务访问公网方案 本章节提供了推理服务访问公网的方法。 应用场景 推理服务访问公网地址的场景,如: 输入图片,先进行公网OCR服务调用,然后进行NLP处理; 进行公网文件下载,然后进行分析; 分析结果回调给公网服务终端。 方案设计 从推理服务的算法实例内部
查询服务详情 查询当前服务对象的详细信息。 示例代码 在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式1:根据部署在线服务生成的服务对象进行服务详情查询 1 2 3 4 5 6 7 from
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表1 支持的模型列表所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud
管理Lite Cluster资源池 Lite Cluster资源池续费管理 针对包年包月的Lite Cluster资源池,支持续费功能,还可以开通自动续费、修改自动续费。 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”,进入Lite资源池列表页中操作
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard,用户需要购买专属资源池,具体步骤请参考创建资源池。 资源规格要求: 计算规格:用户可参考表2。 硬盘空间:至少200GB。 昇腾资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示昇腾单卡
MiniCPM-V2.0推理及LoRA微调基于Lite Server适配PyTorch NPU指导(6.3.910) 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的Server环境中,使用NPU卡对MiniCPM-V2.0进行LoRA微调及推理。本文档中提供的训练脚本,是基于原生
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表1 支持的模型列表所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud