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可选值有: “asc”为递增排序,默认为“asc”。 “desc”为递减排序。 search_content 否 String 指定要查询的文字信息,例如训练作业名字,默认为空,字符串的长度为[0,64]。 workspace_id 否 String 指定作业所处的工作空间,默认值为“0”。
在ModelArts Studio左侧导航栏中,选择“模型部署”。 在“模型部署”页面,单击“我的服务”页签,在目标模型服务右侧,单击操作列“更多 > 在线体验”,进入“模型体验”页面。 在“模型体验”页面右上角,单击“参数设置”,拖动或直接输入数值配置推理参数。单击“恢复默认”可以将参数值调回默认值。
source_type_header 否 String 指定导出标注文件中的OBS路径前缀,默认为“obs://”,支持指定“s3://”。由于训练无法解析以“obs”开头图片路径,需要导出manifest中的路径前缀为“s3://”。 status 否 Integer 任务状态。 task_id 否 String
径是examples/llama/convert_checkpoint.py。 执行convert_checkpoint.py脚本进行权重转换生成量化系数,详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/main/exam
径是examples/llama/convert_checkpoint.py。 执行convert_checkpoint.py脚本进行权重转换生成量化系数,详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/main/exam
径是examples/llama/convert_checkpoint.py。 执行convert_checkpoint.py脚本进行权重转换生成量化系数,详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/main/exam
径是examples/llama/convert_checkpoint.py。 执行convert_checkpoint.py脚本进行权重转换生成量化系数,详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/main/exam
A系列裸金属服务器如何更换NVIDIA和CUDA? 场景描述 当裸金属服务器预置的NVIDIA版本和业务需求不匹配时,需要更换NVIDIA驱动和CUDA版本。本文介绍华为云A系列GPU裸金属服务器(Ubuntu20.04系统)如何从“NVIDIA 525+CUDA 12.0”更换为“NVIDIA
切换Lite Server服务器操作系统 场景描述 Lite Server为一台弹性裸金属服务器,您可以使用BMS服务提供的切换操作系统功能,对Lite Server资源操作系统进行切换。本文介绍以下三种切换操作系统的方式: 在BMS控制台切换操作系统 使用BMS Go SDK的方式切换操作系统
调用:提供高性能算子下发和图模式两种方案,兼顾性能和灵活性。 特性:服务调度、特性实现和社区一致,针对昇腾硬件做亲和替换和优化。 接口:离线SDK、在线OpenAI Server和社区完全一致,无缝迁移。 Ascend-vLLM支持的特性介绍 表1 Ascend-vLLM支持的特性 特性名称
可选值有以下两种。 “asc”为递增排序。 “desc”为递减排序,默认为“desc”。 search_content 否 String 指定要查询的文字信息,例如参数名称。默认为空。 config_type 否 String 指定要查询的配置类型,可选值有以下两种 “custom”为查询用户自定义配置。
可选值。 “asc”为递增排序,默认为“asc”。 “desc”为递减排序。 search_content 否 String 指定要查询的文字信息,例如可视化作业名字,默认为空,字符串的长度为[0,64]。 workspace_id 否 String 指定作业所处的工作空间,默认值为“0”。
l_limit的值一致。 plot_loss true 用于指定是否绘制损失曲线。如果设置为"true",则在训练结束后,将损失曲线保存为图片 overwrite_output_dir true 是否覆盖输出目录。如果设置为"true",则在每次训练开始时清空输出目录。“fals
{TP}PP${PP} # 训练过程Megatron格式权重 |──converted_mg2hf_weight # 训练完成转换为HF格式权重目录, |──logs # 训练过程日志 |──preprocessed_data
|── finetune # 微调加载的数据 |──converted_weights # HuggingFace格式转换megatron格式后权重文件 |── saved_dir_for_output # 训练输出保存权重,目录结构会自动生成,无需用户创建
steps.JobStep( name="training_job", # 训练节点的名称,命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线(_)、中划线(-),并且只能以英文字母开头,长度限制为64字符),一个Workflow里的两个step名称不能重复 title="图像分类训练"
400:表格数据集 600:视频标注 900:自由格式 data_sources 是 表2 数据集输入位置,用于将此目录及子目录下的源数据(如图片/文件/音频等)同步到数据集。对于表格数据集,该参数为导入目录。表格数据集的工作目录不支持为KMS加密桶下的OBS路径。 work_path
coco_karpathy_train_567k.jsonl 对于coco_karpathy_train_567k.jsonl文件进行过滤,过滤出train2014目录下图片对应的数据,并按如下格式重新构建json文件(coco2014_train.json): [ { "id": "0",
在/home/ma-user/Open-Sora-Plan1.0/目录下进行操作 训练至少需要单机8卡。 命令启动训练脚本。 例如:训练65帧的视频,拼接4张图片,则执行如下命令: bash train_videoae_65x512x512.sh 正常训练过程如下图所示。训练完成后,关注loss值,
mox.file与本地接口的对应关系和切换 API对应关系 Python:指本地使用Python对本地文件的操作接口。支持一键切换为对应的MoXing文件操作接口(mox.file)。 mox.file:指MoXing框架中用于文件操作的接口,其与python接口一一对应关系。 tf