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Gallery工具链服务创建成功且实际开始运行时,才会上报话单并开始计费,其他状态不上报就不计费,各个服务开始计费的状态如下。 微调大师:“训练中” AI应用:“运行中” 在线推理服务:“运行中” 计费规则 资源整点扣费,按需计费。 计费的最小单位为秒,话单上报后的每一小时对用户账号进行一次扣费。如果使用过程中暂停、终止了消耗资源的AI
"category": "Brainstorming" } 若用户希望将MOSS数据集的Excel格式转换为.json 格式。可使用代码中提供的scripts/tools/ExcelToJson.py工具,其转换的要求为: 本脚本可以处理的格式有:.xls .xlsx .csv .xlsb .xlsm
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解决方法:降低transformers版本到4.42:pip install transformers==4.42 --upgrade 问题6:使用AWQ转换llama3.1系列模型权重出现报错ValueError: `rope_scaling` must be a dictionary with
解决方法:降低transformers版本到4.42:pip install transformers==4.42 --upgrade 问题6:使用AWQ转换llama3.1系列模型权重出现报错ValueError: `rope_scaling` must be a dictionary with
# prints: [[1., 0., 0.]] 运行推理脚本。 python inference.py 由于./docs/CLIP.png图片是一张图表,因此结果值和第一个文本"a diagram"吻合,结果值会接近[[1., 0., 0.]]。 Step8 精度评估 关闭数据集shuffle,保证训练数据一致。
将原始.xlsx格式的数据转换为.csv格式的数据的方法如下: 将原始表格数据(.xlsx)另存。单击“文件>另存为”,选择本地地址后,下拉选择“保存类型”为“CSV (逗号分隔)(*.csv)”单击“保存”,在弹窗中,单击“确定”后就可以将.xlsx格式数据集转换为.csv格式。 表格数据集对训练数据的要求:
查询Notebook支持的可切换规格列表 功能介绍 查询创建Notebook实例支持的可切换的规格列表。 接口约束 暂无约束 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
执行install过程会下载依赖包,因此需要确保能够访问到pip源。 进入到msit/msmodelslim/example/DeepSeek目录,执行转换命令。 BF16权重路径是${path-to-file}/deepseekV3-bf16,例如:/home/data/deepseekV3
├──awq # W4A16量化工具 ├──convert_awq_to_npu.py # awq权重转换脚本 ├──llm_evaluation # 推理评测代码包 ├──benchmark_tools #性能评测
String 服务ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 update_time 否 Number 待过滤的更新时间,查询在线服务更新日志可使用,可准确过滤出某次更新任务;默认不过滤。 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token
<exp_name>开始训练。 训练完成后在SFS Turbo中保存训练的模型结果。(多机情况下,只有在rank_0节点进行数据预处理,权重转换等工作,所以原始数据集和原始权重,包括保存结果路径,都应该在共享目录下) 父主题: 准备工作
解决方法:降低transformers版本到4.42:pip install transformers==4.42 --upgrade 问题6:使用AWQ转换llama3.1系列模型权重出现报错ValueError: `rope_scaling` must be a dictionary with
费规格资源较少,排队概率高。 规格选择卡数尽量少,如可以选择1卡,相比于选择8卡排队几率大大降低。 可以尝试使用其他Region(如北京四切换为上海一)。 如果有长期的资源使用诉求,可以购买独占使用的专属资源池。 如果是专属资源池,建议您进行以下排查: 排查专属资源池中是否存在其
Tenant Administrator 可选 CES云监控 授予子账号使用CES云监控服务的权限。通过CES云监控可以查看ModelArts的在线服务和对应模型负载运行状态的整体情况,并设置监控告警。 CES FullAccess 可选 SMN消息服务 授予子账号使用SMN消息服务的
alpaca_gpt4_data.json # 微调数据文件 注意:多机情况下,只有在rank_0节点进行数据预处理,转换权重等工作,所以原始数据集和原始权重,包括保存结果路径,都应该在共享目录下。 父主题: 准备工作
在“模型详情”页面右上角,单击“调优”、“压缩”或“部署”,可以直接使用模型进行训推。 当按钮置灰时,表示模型不支持该任务。部分模型支持“在线体验”功能,请以实际环境为准。 模型介绍 表1列举了ModelArts Studio大模型即服务平台支持的模型清单,模型详细信息请查看界面介绍。
MindStudio-Insight用户指南 PyTorch GPU推理迁移至MindSpore Lite NPU推理 模型迁移 Tailor Mindspore-lite模型转换、精度误差分析、性能分析。 whl包,地址见教程中下载链接。 Tailor使用指导 性能调优 msprof msprof命令行工具提供了A
"category": "Brainstorming" } 如果用户希望将MOSS数据集的Excel格式转换为.json格式。可使用代码中提供的scripts/tools/ExcelToJson.py工具,其转换的要求为: 本脚本可以处理的格式有:.xls .xlsx .csv .xlsb .xlsm
"desc_act": false } 启动vLLM,如果是使用命令行的方式,指定--quantization "gptq"参数,其他参数请参考启动在线推理服务。 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model <your_model>