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py”文件进行模型量化,量化时间和模型大小有关,预计30分钟~3小时。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0 #设置使用NPU单卡执行模型量化 python examples/quantize.py --model-path /home/ma-user/llama-2-7b/
obs:object:GetObjectVersionAcl(获取对象ACL) obs:bucket:PutBucketAcl(设置桶ACL) obs:object:PutObjectAcl(设置对象ACL) 在工作流中使用OBS数据 工作流运行 IAM iam:users:listUsers(查询用户列表)
|──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。 ${workdir}(例如/home/ma-user/ws ) |──llm_train
site-packages\pip (python *.*) 在Windows环境中,如果提示“不是内部或外部命令”,请您在“环境变量”中设置“Path”,增加Python和pip的安装路径,具体步骤如下。pip的安装路径一般为Python所在目录的Scripts文件夹。 快捷键
Step2 创建OBS桶 ModelArts使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)进行数据存储以及模型的备份和快照,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此,在使用ModelArts之前通常先创建一个OBS桶,然后在OBS桶中创建文件夹用于存放数据。
py”文件进行模型量化,量化时间和模型大小有关,预计30分钟~3小时。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0 #设置使用NPU单卡执行模型量化 python examples/quantize.py --model-path /home/ma-user/llama-2-7b/
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,建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在 scripts 文件夹中。 ${workdir}(例如/home/ma-user/ws ) |──llm_train
arts/user-job-dir/code/train.py”。可通过以下方式使用指定的“conda env”启动训练: 方式一:为镜像设置正确的“DEFAULT_CONDA_ENV_NAME”环境变量与“ANACONDA_DIR”环境变量。 ANACONDA_DIR=/home/ma-user/anaconda3
_6 Step6 监督微调 bash finetune_ds.sh 修改模型权重路径${model_path},保持其余参数一致。脚本参数设置如下: #!/bin/bash GPUS_PER_NODE=8 NNODES=1 NODE_RANK=0 MASTER_ADDR=localhost
标注页面,数据标注的图片来源有两种,通过本地添加图片和同步OBS中的图片数据。 图3 添加本地图片 图4 同步OBS图片数据 添加数据:您可以将本地图片快速添加到ModelArts,同时自动上传至创建项目时所选择的OBS路径中。单击“添加数据”,根据弹出的对话框的引导,输入正确的数据并添加。
将被一并删除。 其中,“角色”支持“Labeler”、“Reviewer”和“Team Manager”,“Team Manager”只能设置为一个人。 需要注意的是:目前不支持从标注任务中删除labeler。labeler的标注必须通过审核后,才能同步到最终结果,不支持单独分离操作。
INFERENCE: 建议仅在推理部署场景使用。 TRAIN: 建议仅在训练任务场景使用。 DEV: 建议仅在开发调测场景使用。 UNKNOWN: 未明确设置的镜像支持的服务类型。 sort_dir 否 String 排序方式,ASC升序,DESC降序,默认DESC。 sort_key 否 String
取值范围大于0并且大于等于(endTimeInMillis - startTimeInMillis) / (60 * 1000) - 1 当开始时间与结束时间都设置为-1时,系统会将结束时间设置为当前时间UTC毫秒值,并按(endTimeInMillis - durationInMinutes * 60 * 1000)计算开始时间。如:-1
件地址。 prefix_name:预训练json文件的前缀字段名称,例如:您是一个xxx专家,您需要回答下面问题。prefix_name可设置为None,此时预训练数据集只有input和output两段输入。 input_name:预训练json文件的指令输入字段名称,例如:请问苹果是什么颜色。
件地址。 prefix_name:预训练json文件的前缀字段名称,例如:您是一个xxx专家,您需要回答下面问题。prefix_name可设置为None,此时预训练数据集只有input和output两段输入。 input_name:预训练json文件的指令输入字段名称,例如:请问苹果是什么颜色。
件地址。 prefix_name:预训练json文件的前缀字段名称,例如:您是一个xxx专家,您需要回答下面问题。prefix_name可设置为None,此时预训练数据集只有input和output两段输入。 input_name:预训练json文件的指令输入字段名称,例如:请问苹果是什么颜色。
transformers sentencepiece #安装量化工具依赖 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0 #设置使用NPU单卡执行模型量化 python examples/quantize.py 详细说明可以参考vLLM官网:https://docs
service实现将VPC子网分配的私有IP写入网卡配置文件中。NetworkManager.service会优先读取网卡配置文件中的IP设置为主机IP, 此时无论DH Cient是否关闭,服务器都可以获取分配IP。 当服务器没有网卡配置文件时,DH Client开启,此时服务器会分配私有IP。如果关闭DH
transformers sentencepiece #安装量化工具依赖 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0 #设置使用NPU单卡执行模型量化 python examples/quantize.py 详细说明可以参考vLLM官网:https://docs
的操作。 预测 对在线服务进行预测。具体操作请参见使用预测功能测试在线服务。 实例 查看异步在线服务的实例信息。这里的实例个数和部署服务时设置的“实例数”相对应,如果修改服务或服务异常,实例数会有变化。如果存在某个实例异常希望重建实例,您可单击“删除”按钮,该实例被删除后会自动新建一个相同计算规格的实例。