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查看日志和性能 单击作业详情页面,则可查看训练过程中的详细信息。 图1 查看训练作业 在作业详情页的日志页签,查看最后一个节点的日志,其包含“elapsed time per iteration (ms)”数据,可换算为tokens/s/p的性能数据。 吞吐量(tokens/s/p):global
查看日志和性能 单击作业详情页面,则可查看训练过程中的详细信息。 图1 查看训练作业 在作业详情页的日志页签,查看最后一个节点的日志,其包含“elapsed time per iteration (ms)”数据,可换算为tokens/s/p的性能数据。 吞吐量(tokens/s/p):global
更多参数填写请参见表2。 表2 数据集的详细参数 参数名称 说明 导入路径 选择需要导入数据的OBS路径,此位置会作为数据集的数据存储路径。 说明: “导入路径”不支持OBS并行文件系统下的路径,请选择OBS对象桶。 创建数据集时,此OBS路径下的数据会导入数据集,后续如果直接在OBS中修改数据,会造
从自定义镜像导入。 从OBS导入时使用自定义引擎。 按需配置。 OBS obs:bucket:ListAllMybuckets obs:bucket:HeadBucket obs:bucket:ListBucket obs:bucket:GetBucketLocation obs:object:GetObject
从本地上传数据到ModelArts数据集 前提条件 已存在创建完成的数据集。 创建一个空的OBS桶,OBS桶与ModelArts在同一区域,并确保用户具有OBS桶的操作权限。 本地上传 文件型和表格型数据均支持从本地上传。从本地上传的数据存储在OBS目录中,请先提前创建OBS桶。 从本地上传的数据单次最多支持100个文件同时上传,总大小不超过5GB。
bject is not subscriptable”。 原因分析 根据报错日志分析,是因为一个float数据被当做对象下标访问了。 处理方法 将模型推理代码中的x[0][i]修改为x[i],重新部署服务进行预测。 父主题: 服务预测
准备权重 获取对应模型的权重文件,获取链接参考表1。 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放权重和词表文件,例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹llama2-13B-chat-hf。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件上传至步
分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置,如图所示,选择OBS桶中指定的目录。ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为:环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择:下载,此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3
时间。 处理方法 在创建训练作业时,数据可以保存到OBS上。不建议使用TensorFlow、MXNet、PyTorch的OBS接口直接从OBS上读取数据。 如果文件较小,可以将OBS上的数据保存成“.tar”包。训练开始时从OBS上下载到“/cache”目录,解压以后使用。 如果文件较大,可以保存成多个“
/home/ma-user/work/ 存储位置:输入用户在Notebook中创建的“子目录挂载” 图3 选择SFS Turbo 作业日志选择OBS中的路径,训练作业的日志信息则保存该路径下。 提交训练作业,训练完成后,生成的权重文件自动保存在SFS Turbo中,保存路径为:/home/ma-us
AM用户不具备对应存储位置(OBS桶)的操作权限。 解决方法: 使用账号登录OBS,并将对应OBS桶的访问权限授予该IAM用户。详细操作指导请参见:被授权用户。 IAM用户获得权限后,登录ModelArts管理控制台,删除该实例,然后重新使用此OBS路径创建Notebook实例。
本案例仅支持在专属资源池上运行。 专属资源池驱动版本要求23.0.6。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.6.3版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异,具体如表1所示。 表1 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称 是否支持fp16/bf16推理
本案例仅支持在专属资源池上运行。 专属资源池驱动版本要求23.0.6。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.6.0版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异,具体如表1所示。 表1 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称 是否支持fp16/bf16推理
使用从OBS选择的数据创建表格数据集如何处理Schema信息? Schema信息表示表格的列名和对应类型,需要跟导入数据的列数保持一致。 若您的原始表格中已包含表头,需要开启“导入是否包含表头”开关,系统会导入文件的第一行(表头)作为列名,无需再手动修改Schema信息。 若您的原始
分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置,如图所示,选择OBS桶中指定的目录。ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为:环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择:下载,此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3
分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置,如图所示,选择OBS桶中指定的目录。ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为:环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择:下载,此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3
分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置,如图所示,选择OBS桶中指定的目录。ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为:环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择:下载,此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3
gpu_type 容器使用的GPU的型号。 node级别指标 cluster_id 该node所属CCE集群的ID。 node_ip 节点的IP。 host_name 节点的主机名。 pool_id 物理专属池对应的资源池ID。 project_id 物理专属池的用户的project id。
源规格;例如在一个modelarts.vm.cpu.2u的Notebook中,部署本地Predictor,其运行环境就是cpu.2u。 部署在线服务Predictor,即将存储在OBS中的模型文件部署到线上服务管理模块提供的容器中运行,其环境规格(如CPU规格,GPU规格)由表3
ion的block大小,推荐设置为128。 --host=${docker_ip}:服务部署的IP,${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port:服务部署的端口。 --gpu-memory-utilization:NPU使用的显存比例,复用原vLLM的入参名称,默认为0