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obs:object:GetObject obs:object:PutObject 训练作业启动前下载数据、模型、代码。 训练作业运行中上传日志、模型。 建议配置。 操作步骤 本案例场景为单机单卡场景下创建训练作业,数据和代码存储在OBS服务的并行文件系统下,创建自定义镜像训练作业。 使用主用户账号登录管理控制
port=8080, ssl_context='adhoc') 在本地机器调试 自定义引擎的规范可以在安装有docker的本地机器上通过以下步骤提前验证: 将自定义引擎镜像下载至本地机器,假设镜像名为custom_engine:v1。 将模型包文件夹复制到本地机器,假设模型包文件夹名字为model。
非分离部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.5.0框架部署并启动推理服务。 什么是非分离部署 全量推理和增量推理在同一节点上进行。 前提条件 已准备好DevServer环境,具体参考资源规格要求。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer和昇腾Snt9b资源。
复的通知,所有用户均可查看资产评论并回复评论,对评论点赞等。 删除发布的技术文章 当您需要删除已发布在“AI说”的技术文章时,可以执行如下步骤: 在AI Gallery页面的右上角单击“我的Gallery > 我的AI说”。 在“我的发布”页签下查看发布的所有文章。 单击目标文章右侧的“删除”,在弹窗中确认删除。
inv_freq = self.inv_freq.npu() 问题7:使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题,重复输出感叹号 检查步骤六中4. 配置环境变量章节中,高精度模式的环境变量是否开启。 问题8:使用autoAWQ进行qwen-7b模型量化时报错TypeError:
至少有2种以上的分类(即2种以上的标签),每种分类的文本数不少于20个。因此在单击“继续运行”按钮之前,请确保已标注的文本符合要求。 操作步骤 在新版自动学习页面,单击项目名称进入运行总览,单击“数据标注”节点的“实例详情”进入“数据标注”页面,完成数据标注。 图1 完成数据标注
上传数据到指定目录 将下载的原始数据存放在/home/ma-user/ws/training_data目录下。具体步骤如下: 进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data”,并将原始数据放置在此处。 mkdir training_data
docker-runc.aarch64 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1,执行以下命令配置IP转发。
String 实例ID。 status String 任务某个步骤的状态。枚举值如下: WAITING:等待中 PROCESSING:处理中 FAILED:任务失败 COMPLETED:任务完成 step Integer 任务的步骤。枚举值如下: 1:准备存储 2:准备计算资源 3:配置网络
荐使用CloudShell登录,直接页面单击“CloudShell登录”跳转到CloudShell页面,输入专属资源池信息登录服务器。具体步骤请参见远程登录Linux弹性云服务器(CloudShell方式)。 进入4获取的“下载位置”,执行如下命令使用OpenSSL工具进行校验工具包。
前提条件 请确保您的数据集中的已标注的图片不低于100张。 请确保您的数据集中至少存在2种以上的图片分类,且每种分类的图片不少于5张。 操作步骤 参考标注图像分类数据章节,确保您的数据已全部完成标注。 在新版自动学习页面,单击数据标注节点的“继续运行”按钮,然后等待工作流按顺序进入训练节点即可。
Calling扩展大语言模型对外部环境的理解 本示例将展示如何定义一个获取送货日期的函数,并通过LLM来调用外部API来获取外部信息。 操作步骤 设置Maas的api key和模型服务地址。 import requests from openai import OpenAI client
一个专属资源池的所有节点,必须为一种计费模式,全部为按需计费模式或全部为包年/包月计费模式。不支持部分节点为按需计费,部分节点为包年/包月计费。 操作步骤 登录ModelArts管理控制台。 在ModelArts列表页,选择“资源管理 > AI专属资源池 > 弹性集群Cluster ”,在S
任务管理界面:提供用户友好的界面,便于查看、添加和删除定时任务。 任务执行记录:记录每次执行任务的状态和输出,方便后续查看和调试。 操作步骤 打开ModelArts Notebook。 选中Notebook文件(ipynb文件),创建定时任务。 图1 打开Notebook Jobs
ile创建的新镜像名称。 <镜像仓库地址>:可在SWR控制台上查询,容器镜像服务中登录指令末尾的域名即为镜像仓库地址。 <组织名称>:前面步骤中自己创建的组织名称。示例:ma-group <镜像名称>:<版本名称>:定义镜像名称。示例:pytorch_2_1_ascend:20240606
在线预测。 前提条件 提前部署在线服务,具体操作可以参考案例:使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署。 操作步骤 在ModelArts控制台页面菜单栏中,单击“模型部署 > 在线服务”,进入在线服务页面。 单击“授权管理”后,单击创建应用即可创建App应用。
运行完成后,会在output_dir下生成量化后的权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 Step2 抽取kv-cache量化系数 该步骤的目的是将Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化中生成的scale系数提取到单独文件中,供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供:
运行完成后,会在output_dir下生成量化后的权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 Step2 抽取kv-cache量化系数 该步骤的目的是将Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化中生成的scale系数提取到单独文件中,供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供:
--per-channel:权重量化方法,若指定则为per-channel粒度量化,否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考步骤六 启动推理服务,启动推理服务时添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization smoothquant --dtype=float16
--per-channel:权重量化方法,若指定则为per-channel粒度量化,否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考步骤六 启动推理服务,启动推理服务时添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization smoothquant --dtype=float16