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储挂载功能,需要新建一个OBS挂载专属目录如“/obs-mount/”,避免选择存量目录覆盖已有文件。OBS挂载仅开放对挂载目录文件新增、查看、修改功能,如果需要删除文件请到OBS并行文件系统中手动删除。 健康检查接口示例如下。 URI GET /health 请求示例curl -X
安装过程需要连接互联网git clone,确保容器可以访问公网。 Step1 检查环境 SSH登录机器后,检查NPU设备检查。运行如下命令,返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态
资源。 安装过程需要连接互联网git clone,确保容器可以访问公网。 步骤一 检查环境 SSH登录机器后,检查NPU设备检查。运行如下命令,返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态
图片标注不支持多标签,即一张图片不可以添加多个标签。 标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线或下划线组成。 当图片目录中所有图片都完成标注后,您可以在“已标注”页签下查看已完成标注的图片,或者通过右侧的“全部标签”列表,了解当前已完成的标签名称和标签数量。 同步或添加图片 在“数据标注”节点单击“实例详情”
准备代码 本教程中用到的模型软件包如下表所示,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。 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-6.3.908-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。
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默认以“app_”开头,您也可以自行修改。 查看、重置或删除应用 您可以单击目标应用名称操作列的按钮完成应用的查询明文、重置或删除。创建完成后自动生成“AppKey/AppSecret”以供您后续调取接口进行APP鉴权使用。 图3 查询明文、重置或删除 解绑服务 您可以单击目标应
第三方推理框架迁移到ModelArts Standard推理自定义引擎 背景说明 ModelArts支持第三方的推理框架在ModelArts上部署,本文以TFServing框架、Triton框架为例,介绍如何迁移到推理自定义引擎。 TensorFlow Serving是一个灵活、
DELETE_FAILED:删除失败。 status_info String 状态描述,默认为空。该字段会补充显示状态的详细信息。如删除失败时,可通过该字段查看删除失败的原因。 grants Array of grants objects 授权用户列表。默认为空。需要与“auth_type”参数配
String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 offset 否 Integer 数据条目偏移量。 limit 否 Integer
接而成;如果以openai接口方式启动服务,API接口公网地址与"/v1/completions"拼接而成。部署成功后的在线服务详情页中可查看API接口公网地址。 图1 API接口公网地址 --app-code:获取方式见访问在线服务(APP认证)。 --tokenizer:to
接而成;如果以openai接口方式启动服务,API接口公网地址与"/v1/completions"拼接而成。部署成功后的在线服务详情页中可查看API接口公网地址。 图1 API接口公网地址 --app-code:获取方式见访问在线服务(APP认证)。 --tokenizer:to
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备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 微调训练 指令监督微调训练 介绍如何进行SFT全参微调/lora微调、训练任务、性能查看。 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.908)
=0,1 通过命令npu-smi info查询NPU卡为容器中的第几张卡。例如下图查询出两张卡,如果希望使用第一和第二张卡,则“export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1”,注意编号不是填4、5。 图2 查询结果 配置环境变量。 export DEFER_DECODE=1
”、“VC_TASK_INDEX”、“MA_NUM_GPUS”为ModelArts训练容器中预置的环境变量。训练容器环境变量详细介绍可参考查看训练容器环境变量。 通过obsutils,将代码文件夹放到OBS上,然后通过OBS将代码传至SFS相应目录中。 在SFS中将代码文件Swi
--fp16 LR、PER_DEVICE_TRAIN_BATCH_SIZE、GRADIENT_ACCUMULATION_STEPS分别代表学习率、单个设备训练批次大小、梯度累计步数,作为超参数可以调优获得较好模型。同样,${HOME} 需要根据数据集模型等路径做对应替换,这里脚本适配的数据集
资源。 安装过程需要连接互联网git clone,确保容器可以访问公网。 步骤一 检查环境 SSH登录机器后,检查NPU设备检查。运行如下命令,返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态
JupyterLab是一个交互式的开发环境,是Jupyter Notebook的下一代产品,可以使用它编写Notebook、操作终端、编辑MarkDown文本、打开交互模式、查看csv文件及图片等功能。 父主题: Standard功能介绍