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2409-aarch64-snt9b-20241213131522-aafe527 从SWR拉取。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.912版本,请参考表2获取配套版本的软件包和镜像,请严格遵照版本配套关系使用本文档。 确保容器可以访问公网。 步骤一:准备环境 请参考Lite Se
制作自定义镜像 Step6 上传镜像至SWR服务 Step7 在ModelArts上创建训练作业 前提条件 已注册华为账号并开通华为云,且在使用ModelArts前检查账号状态,账号不能处于欠费或冻结状态。 Step1 创建OBS桶和文件夹 在OBS服务中创建桶和文件夹,用于存放样例数据集
No module named 'multipart'"报错: 截图如下: 解决措施:可更新python-multipart为0.0.12版本,具体步骤如下: 启动训练任务前更新python-multipart版本: pip install python-multipart==0
机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 购买Server资源时如果无可选资源规格,需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),
开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 购买DevServer资源时如果无可选资源规格,需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),
训练完成后,可先在开发环境Notebook中创建本地模型,在开发环境Notebook调试完成后再部署到推理服务上。 只支持使用ModelArts Notebook部署本地服务。 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S
--benchmark-csv benchmark_parallel.csv 参数说明 --host:服务部署的IP,${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port:推理服务端口。 --tokenizer:tokenizer路径,HuggingFace的权重路径。 --epochs:测试轮数,默认取值为5
目录时,系统在训练作业启动前,自动将数据存储位置中的Checkpoint文件下载到训练容器的本地目录。 图1 训练输出设置 PyTorch版reload ckpt PyTorch模型保存有两种方式。 仅保存模型参数 state_dict = model.state_dict() torch
Calling能力允许模型调用外部函数或服务,以扩展其自身的能力,执行它本身无法完成的任务。以下是一些Function Calling的使用场景: 表1 Function Calling使用场景说明 使用场景 说明 增强能力 大模型通过Function Calling可以调用外部工具或服务,例如实时数据检
附录:Standard大模型推理常见问题 问题1:在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法:调整推理服务启动时的显存利用率,将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2:在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified
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ModelArts平台是否支持多模型导入? ModelArts平台从对象存储服务(OBS)中导入模型包适用于单模型场景。 如果有多模型复合场景,推荐使用自定义镜像方式,通过从容器镜像(SWR)中选择元模型的方式创建模型部署服务。 制作自定义镜像请参考从0-1制作自定义镜像并创建AI应用。 父主题:
上传镜像到容器镜像服务 参考pull/push 镜像体验章节,将上一步build的镜像上传到容器镜像服务上。 Step5 使用CCE进行部署 在CCE上创建工作负载,创建工作负载时所需的yaml文件可参考在Lite Cluster资源池上使用Snt9B完成推理任务。 在CCE上创建服务。 父主题: