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--quantization-param-path kv_cache_scales.json #输入Step2 抽取kv-cache量化系数生成的json文件路径; 如果只测试推理功能和性能,不需要此json文件,此时scale系数默认为1,但是可能会造成精度下降。 父主题: 推理模型量化
erd或Docker作为容器引擎。 节点池名称:新建节点池的名称,可自定义。 虚拟私有云:默认为CCE集群所在VPC网络,不可修改。 节点子网:选择同一VPC网络下的子网作为节点子网,新创建的节点将会使用该子网资源。 关联安全组:用于指定节点池创建出来的节点使用的安全组。最多选择
标注属性请见表4。 usage String 用途,可选值为TRAIN、EVAL、TEST、INFERENCE。指明该对象用于训练、评估、测试、推理,如果没有给出该字段,则使用者自行决定如何使用该对象。 inference_loc String 当此Manifest文件由推理服务
--quantization-param-path kv_cache_scales.json #输入Step2 抽取kv-cache量化系数生成的json文件路径; 如果只测试推理功能和性能,不需要此json文件,此时scale系数默认为1,但是可能会造成精度下降。 父主题: 推理模型量化
--quantization-param-path kv_cache_scales.json #输入Step2 抽取kv-cache量化系数生成的json文件路径; 如果只测试推理功能和性能,不需要此json文件,此时scale系数默认为1,但是可能会造成精度下降。 父主题: 推理模型量化
Standard部署模型并推理预测 推理部署使用场景 创建模型 创建模型规范参考 将模型部署为实时推理作业 将模型部署为批量推理服务 管理ModelArts模型 管理同步在线服务 管理批量推理作业
步骤一:检查环境 请参考DevServer资源开通,购买DevServer资源,并确保机器已开通,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
--quantization-param-path kv_cache_scales.json #输入Step2 抽取kv-cache量化系数生成的json文件路径; 如果只测试推理功能和性能,不需要此json文件,此时scale系数默认为1,但是可能会造成精度下降。 父主题: 推理模型量化
更加安全的HTTPS协议。 数据完整性检查 推理部署功能模块涉及到的用户模型文件和发布到AIGallery的资产在上传过程中,有可能会因为网络劫持、数据缓存等原因,存在数据不一致的问题。ModelArts提供通过计算SHA256值的方式对上传下载的数据进行一致性校验。 数据隔离机制
数据集文件有以下限制: 如果您使用2u8g规格,测试建议数据集文件应小于10MB。当文件大小符合限制要求,如果存在极端的数据规模(行数列数之积)时,仍可能会导致训练失败,建议的数据规模低于10000。 如果您使用8u32g规格,测试建议数据集文件应小于100MB。当文件大小符合限
系统设置的默认值为3,表示使用RoCE v2协议。 NCCL_IB_TC 系统设置的默认值为128,表示数据包走交换机的队列4,队列4使用PFC流控机制来保证网络是无损的。 如果训练时,需要提升通信稳定性,可以增加配置其他NCCL环境变量,如表2所示。 表2 建议增加的环境变量 环境变量 建议值 说明
A系列裸金属服务器RoCE带宽不足如何解决? GPU裸金属服务器更换NVIDIA驱动后执行nvidia-smi提示Failed to initialize NVML 训练速度突然下降以及执行nvidia-smi卡顿如何解决? GP Vnt1裸金属服务器用PyTorch报错CUDA initialization:CUDA
kflow。 删除后的Workflow无法恢复,请谨慎操作。 删除Workflow后,对应的训练作业和在线服务不会随之被删除,需要分别在“模型训练>训练作业”和“模型部署>在线服务”页面中手动删除任务。 父主题: 管理Workflow
--quantization-param-path kv_cache_scales.json #输入Step2 抽取kv-cache量化系数生成的json文件路径; 如果只测试推理功能和性能,不需要此json文件,此时scale系数默认为1,但是可能会造成精度下降。 父主题: 推理模型量化
ModelArts标注的数据存储在OBS中。 自动训练 训练作业结束后,其生成的模型存储在OBS中。 部署上线 ModelArts将存储在OBS中的模型部署上线为在线服务。 AI全流程开发 数据管理 数据集存储在OBS中。 数据集的标注信息存储在OBS中。 支持从OBS中导入数据。 开发环境 Noteb
ModelArts标注的数据存储在OBS中。 自动训练 训练作业结束后,其生成的模型存储在OBS中。 部署上线 ModelArts将存储在OBS中的模型部署上线为在线服务。 AI全流程开发 数据管理 数据集存储在OBS中。 数据集的标注信息存储在OBS中。 支持从OBS中导入数据。 开发环境 Noteb
期为“按账期”,您也可以设置其他统计维度和周期,详细介绍请参见流水与明细账单。 查看在线服务的账单 ModelArts在线服务查询资源账单首先需要获取资源名称,而ModelArts控制台展示的在线服务名称与账单中上报的资源名称不一致,您需要先了解资源名称的查询方法,以及资源名称与
e.sh 使用基础镜像的方法,需要确认训练作业的资源池是否联通公网,否则执行 install.sh 文件时下载代码会失败。因此可以选择配置网络或使用ECS中构建新镜像的方法。 若要对ChatCLMv3、GLMv4系列模型进行训练时,需要修改 install.sh 中的 transformers
一些常用的指标,如准确率、召回率、AUC等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 部署模型 模型的开发训练,是基于之前的已有数据(有可能是测试数据),而在得到一个满意的模型之后,需要将其应用到正式的实际数据或新产生数据中,进行预测、评价、或以可视化和报表的形式把数据中的高价值信息
--quantization-param-path kv_cache_scales.json #输入Step2 抽取kv-cache量化系数生成的json文件路径; 如果只测试推理功能和性能,不需要此json文件,此时scale系数默认为1,但是可能会造成精度下降。 父主题: 推理模型量化