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依赖和委托 功能依赖 功能依赖策略项 您在使用ModelArts的过程中,需要和其他云服务交互,比如需要在提交训练作业时选择指定数据集OBS路径和日志存储OBS路径。因此管理员在为用户配置细粒度授权策略时,需要同时配置依赖的权限项,用户才能使用完整的功能。 如果您使用根用户(与账户同名的缺省子用户
非分离部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.6.0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Server环境,具体参考资源规格要求。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Server和昇腾Snt9b资源。 安装过程需要连接互联网
创建训练作业 功能介绍 创建一个训练作业。 该接口为异步接口,作业状态请通过查询训练作业列表和查询训练作业版本详情接口获取。 URI POST /v1/{project_id}/training-jobs 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id
管理AI Gallery中的AI应用 当AI应用创建完成后,支持修改内容,例如修改环境变量、可见范围。 约束限制 当AI应用的“可见范围”是“私密”时,才支持修改环境变量、可见范围或删除AI应用。 管理AI应用环境变量 AI应用支持增删改查环境变量,配置好的环境变量可以在运行文件中直接调用
查询模型详情 查询当前模型对象的信息。 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:根据导入模型生成的模型对象进行模型详情查询 1 2 3 4 5 6 7 from modelarts.session
在Lite Cluster资源池上使用Snt9B完成分布式训练任务 场景描述 本案例介绍如何在Snt9B上进行分布式训练任务,其中Cluster资源池已经默认安装volcano调度器,训练任务默认使用volcano job形式下发lite池集群。训练测试用例使用NLP的bert模型
将数据预热到SFS Turbo 训练任务开始前可通过数据预热功能将文件元数据和数据内容全部从OBS导入到SFS Turbo高性能文件存储中,数据预热功能的具体操作请参考创建SFS Turbo 和 OBS 之间的联动任务。 在ECS服务器挂载SFS Turbo已经将SFS Turbo
导入模型 导入模型功能包括: 初始化已存在的模型,根据模型ID生成模型对象。 创建模型。模型对象的属性,请参见查询模型详情。 示例模型文件 以PyTorch为例,编写模型文件。PyTorch模型包结构可参考模型包规范介绍。 OBS桶/目录名 ├── resnet │ ├── model
自动学习生成的模型,存储在哪里?支持哪些其他操作? 模型统一管理 针对自动学习项目,当模型训练完成后,其生成的模型,将自动进入“模型管理”页面,如下图所示。模型名称由系统自动命名,前缀与自动学习项目的名称一致,方便辨识。 自动学习生成的模型,不支持下载使用。 图1 自动学习生成的模型
自动学习生成的模型,存储在哪里?支持哪些其他操作? 模型统一管理 针对自动学习项目,当模型训练完成后,其生成的模型,将自动进入“模型管理”页面,如下图所示。模型名称由系统自动命名,前缀与自动学习项目的名称一致,方便辨识。 自动学习生成的模型,不支持下载使用。 图1 自动学习生成的模型
使用AWQ量化 AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:W4A16 per-group/per-channel
执行训练任务(推荐) 新的训练方式将统一管理训练日志、训练结果和训练配置,使用yaml配置文件方便用户根据自己实际需求进行修改。推荐用户使用该方式进行训练。 权重文件支持以下组合方式,用户根据自己实际要求选择: 训练stage 不加载权重 增量训练:加载权重,不加载优化器(默认开启
使用AWQ量化 AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:W4A16 per-group/per-channel
使用AWQ量化 AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:W4A16 per-group/per-channel
查询训练作业版本详情 功能介绍 根据作业ID查看指定的训练作业详情。 URI GET /v1/{project_id}/training-jobs/{job_id}/versions/{version_id} 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id
查询服务事件日志 功能介绍 查询服务事件日志,包含服务的操作记录及部署过程中的关键动作、部署失败原因。 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 GET /v1/
查询训练作业版本列表 功能介绍 根据作业ID查看指定的训练作业版本。 URI GET /v1/{project_id}/training-jobs/{job_id}/versions 参数说明如表1所示。 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String
服务预测失败 问题现象 在线服务部署完成且服务已经处于“运行中”的状态,向服务发起推理请求,预测失败。 原因分析及处理方法 服务预测需要经过客户端、外部网络、APIG、Dispatch、模型服务多个环节。每个环节出现都会导致服务预测失败。 图1 推理服务流程图 出现APIG.XXXX
启动/停止/删除实例 启动/停止实例 由于运行中的Notebook将一直耗费资源,您可以通过停止操作,停止资源消耗。对于停止状态的Notebook,可通过启动操作重新使用Notebook。 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“开发空间 > Notebook”,进入
从OBS中导入模型文件创建模型 针对使用常用框架完成模型开发和训练的场景,可以将您的模型导入至ModelArts中,创建为模型,并进行统一管理。 约束与限制 针对创建模型的模型,需符合ModelArts的模型包规范,推理代码和配置文件也需遵循ModelArts的要求,详细说明请参见模型包结构介绍