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点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 训练策略类型 文本序列长度(SEQ_LEN) 并行参数设置 micro batch size (MBS) 规格与节点数 1 llama2 llama2-7b
Job>Stop”,或者直接在网页端单击终止。 图30 终止训练作业 步骤5:清除相应资源 为避免产生不必要的费用,在完成试用后,建议您删除相关资源,如在线服务、训练作业及其OBS目录。 停止Notebook:在“Notebook”页面,单击对应实例操作列的“停止”。 在PyCharm菜单栏中,选择“ModelArts
开发环境的Notebook,根据不同的工作环境,对应支持的镜像和版本有所不同。 表3 Notebook支持的镜像 镜像名称 镜像描述 适配芯片 支持SSH远程开发访问 支持在线JupyterLab访问 pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像,预置AI引擎PyTorch1
建和管理等。一般用户选择此项即可。 如何获取访问密钥AK/SK? 如果在其他功能(例如PyCharmtoolKit/VSCode登录,访问在线服务等)中使用到访问密钥AK/SK认证,获取AK/SK方式请参考如何获取访问密钥章节。 如何删除已有委托列表下面的委托名称? 图8 已有委托
dataset:数据集 obs:OBS swr:SWR model_list:AI应用列表 label_task:标注任务 service:在线服务 conditions Array of Constraint objects 数据约束条件。 value Map<String,Object>
开发环境的Notebook,根据不同的工作环境,对应支持的镜像和版本有所不同。 表3 新版Notebook支持的镜像 镜像名称 镜像描述 适配芯片 支持SSH远程开发访问 支持在线JupyterLab访问 pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像,预置AI引擎PyTorch1
Tenant Administrator 可选 CES云监控 授予子用户使用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 授予子用户使用SMN消息服务的
dataset:数据集 obs:OBS swr:SWR model_list:AI应用列表 label_task:标注任务 service:在线服务 conditions 否 Array of Constraint objects 数据约束条件。 value 否 Map<String
dataset:数据集 obs:OBS swr:SWR model_list:AI应用列表 label_task:标注任务 service:在线服务 conditions Array of Constraint objects 数据约束条件。 value Map<String,Object>
index(max(result[0])) return infer_output 请求 curl -X POST \ 在线服务地址 \ -F images=@test.jpg 返回 {"mnist_result": 7} 在上面的代码示例中,完成了将用户表单输
dataset:数据集 obs:OBS swr:SWR model_list:AI应用列表 label_task:标注任务 service:在线服务 conditions Array of Constraint objects 数据约束条件。 value Map<String,Object>
为离线测评,不需要启动推理服务,目前支持大语言模型。 约束限制 确保容器可以访问公网。 使用opencompass工具需用vllm接口启动在线服务。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证,不适用于多模态模型的精度验证。多模态模型的精度验证,建议使用开源MME数据集和工具(GitHub
dataset:数据集 obs:OBS swr:SWR model_list:AI应用列表 label_task:标注任务 service:在线服务 conditions Array of Constraint objects 数据约束条件。 value Map<String,Object>
为离线测评,不需要启动推理服务,目前支持大语言模型。 约束限制 确保容器可以访问公网。 使用opencompass工具需用vllm接口启动在线服务。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证,不适用于多模态模型的精度验证。多模态模型的精度验证,建议使用开源MME数据集和工具(GitHub
service {name}. Please disassociate it and try again. 删除在线服务{ID}失败,因为其已经和AI服务{名称}关联。请先取消关联。 取消对应在线服务的所有AI服务关联后重试。 400 ModelArts.3954 AI resource specification