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参考表1。 解压AscendCloud压缩包及该目录下的训练代码AscendCloud-LLM-6.3.912-xxx.zip,并直接进入到llm_train/AscendFactory文件夹下面 unzip AscendCloud-*.zip -d ./AscendCloud &&
参考表1。 解压AscendCloud压缩包及该目录下的训练代码AscendCloud-LLM-6.3.912-xxx.zip,并直接进入到llm_train/AscendFactory文件夹下面 unzip AscendCloud-*.zip -d ./AscendCloud &&
参考表1。 解压AscendCloud压缩包及该目录下的训练代码AscendCloud-LLM-6.3.911-xxx.zip,并直接进入到llm_train/AscendSpeed文件夹下面 unzip AscendCloud-*.zip -d ./AscendCloud &&
路径),获取地址参考表1。 解压AscendCloud压缩包及该目录下的训练代码AscendCloud-LLM-xxx.zip,并直接进入到llm_train/AscendSpeed文件夹下面 cd ./llm_train/AscendSpeed 编辑llm_train/Asce
路径),获取地址参考表1。 解压AscendCloud压缩包及该目录下的训练代码AscendCloud-LLM-xxx.zip,并直接进入到llm_train/AscendSpeed文件夹下面 cd ./llm_train/AscendSpeed 编辑llm_train/Asce
requirements.txt # 第三方依赖 ├── service_predict.py # 发送请求的服务 上传精度测试代码到推理容器中。如果在Step5 进入容器安装推理依赖软件步骤中已经上传过AscendCloud-3rdLLM-x.x.x.zip并解压,无需重复执行。
requirements.txt # 第三方依赖 ├── service_predict.py # 发送请求的服务 上传精度测试代码到推理容器中。 执行精度测试启动脚本eval_test.py,具体操作命令如下,可以根据参数说明修改参数。 python eval_test.py
参考表1。 解压AscendCloud压缩包及该目录下的训练代码AscendCloud-LLM-6.3.909-xxx.zip,并直接进入到llm_train/AscendSpeed文件夹下面 unzip AscendCloud-*.zip -d ./AscendCloud &&
参考表1。 解压AscendCloud压缩包及该目录下的训练代码AscendCloud-LLM-6.3.910-xxx.zip,并直接进入到llm_train/AscendSpeed文件夹下面 unzip AscendCloud-*.zip -d ./AscendCloud &&
pip.conf /home/ma-user/.pip/pip.conf # 设置容器镜像预置环境变量 # 将python解释器路径加入到PATH环境变量中 # 请务必设置PYTHONUNBUFFERED=1, 以免日志丢失 ENV PATH=${ANACONDA_DIR}/e
"project": { "name": "cn-north-1" } } } } 到这里为止这个请求需要的内容就具备齐全了,您可以使用curl、Postman或直接编写代码等方式发送请求调用API。对于获取用户Token接口
行训练推理迁移、精度调试、性能调优等工作,您可在下表中查看当前ModelArts支持的昇腾迁移调优工具及对应指导。 表格中的部分工具已集成到ModelArts基础镜像中(镜像地址详见基础镜像章节)。如果您使用的是ModelArts基础镜像,可先尝试直接使用工具命令,如果相关命令不存在则需要参考工具安装指导自行安装。
像可选择Ubuntu最新版本。虚拟私有云选择提前创建好的VPC。 申请弹性公网IP EIP,详情请见申请弹性公网IP。 将弹性公网IP绑定到ECS,详情请见将弹性公网IP绑定至实例。 登录ECS,执行如下命令进行Docker安装。如已安装,请直接进入下一步。 curl -sSL https://get
参考表1。 解压AscendCloud压缩包及该目录下的训练代码AscendCloud-LLM-6.3.907-xxx.zip,并直接进入到llm_train/AscendSpeed文件夹下面 unzip AscendCloud-*.zip -d ./AscendCloud &&
containerd 默认命名空间是 k8s.io。所以在导入镜像时需要指定命令空间为 k8s.io,否则使用 crictl images 无法查询到。以下命令可选其一进行镜像拉取: 使用 containerd 自带的工具 ctr 进行镜像拉取。 ctr -n k8s.io pull {image_url}
containerd 默认命名空间是 k8s.io。所以在导入镜像时需要指定命令空间为 k8s.io,否则使用 crictl images 无法查询到。以下命令可选其一进行镜像拉取: 使用 containerd 自带的工具 ctr 进行镜像拉取。 ctr -n k8s.io pull {image_url}
containerd 默认命名空间是 k8s.io。所以在导入镜像时需要指定命令空间为 k8s.io,否则使用 crictl images 无法查询到。以下命令可选其一进行镜像拉取: 使用 containerd 自带的工具 ctr 进行镜像拉取。 ctr -n k8s.io pull {image_url}
containerd 默认命名空间是 k8s.io。所以在导入镜像时需要指定命令空间为 k8s.io,否则使用 crictl images 无法查询到。以下命令可选其一进行镜像拉取: 使用 containerd 自带的工具 ctr 进行镜像拉取。 ctr -n k8s.io pull {image_url}
作,提供丰富的多语言交互能力,确保用户数据隐私和安全。 ModelArts Studio(简称MaaS)服务将DeepSeek系列模型部署到平台中,基于华为云昇腾云服务的全栈优化适配,可获得持平全球高端GPU部署模型的效果,提供稳定的生产级服务能力,满足业务商用部署需求,支持广大
containerd 默认命名空间是 k8s.io。所以在导入镜像时需要指定命令空间为 k8s.io,否则使用 crictl images 无法查询到。以下命令可选其一进行镜像拉取: 使用 containerd 自带的工具 ctr 进行镜像拉取。 ctr -n k8s.io pull {image_url}