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Lite的Lite k8s Cluster。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的资源和Ascend Snt9B。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.6.0版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异,具体如表1所示。 表1 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称
制4096G。 category String 支持的存储类型。不同存储类型的差异,详见开发环境中如何选择存储。枚举值如下: SFS:弹性文件服务 EVS:云硬盘 mount_path String 存储挂载至Notebook实例的目录,当前固定在/home/ma-user/work/下。
、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令,并在Notebook环境中运行执行。用户可通过Notebook中创建.ipynb文件,并编辑以下代码可实现Notebook环境中的数据与OBS中的数据进行相互传递。 import moxing as mox # OBS存放数据路径
要涉及以下三项。 统一存储:output_storage对象的default值,需填写一个已存在的OBS路径,路径格式为:/OBS桶名称/文件夹路径/。 数据集对象:使用准备数据集章节下载的数据集即可,填写相应的数据集名称以及版本号。 训练资源规格:配置计算资源。由于举例的算法只
制4096G。 category String 支持的存储类型。不同存储类型的差异,详见开发环境中如何选择存储。枚举值如下: SFS:弹性文件服务 EVS:云硬盘 mount_path String 存储挂载至Notebook实例的目录,当前固定在/home/ma-user/work/下。
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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
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
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>
制4096G。 category String 支持的存储类型。不同存储类型的差异,详见开发环境中如何选择存储。枚举值如下: SFS:弹性文件服务 EVS:云硬盘 mount_path String 存储挂载至Notebook实例的目录,当前固定在/home/ma-user/work/下。
MiniCPM-v2 √ x x x x https://huggingface.co/HwwwH/MiniCPM-V-2 注意:需要修改源文件site-packages/timm/layers/pos_embed.py,在第46行上面新增一行代码,如下: posemb = posemb
/home/ma-user/ws/save_dir/llama2-70B_sft_lora_4096 【必改】。训练任务结束生成日志及权重文件目录。根据实际情况决定 SHELL_FOLDER $(dirname $(readlink -f "$0")) 表示执行脚本时的路径。 MODEL_NAME
/home/ma-user/ws/save_dir/llama2-70B_sft_lora_4096 【必改】。训练任务结束生成日志及权重文件目录。根据实际情况决定 SHELL_FOLDER $(dirname $(readlink -f "$0")) 表示执行脚本时的路径。 MODEL_NAME
训练作业的代码目录,是一个OBS路径,需要以"obs:/"开头,如"obs://xx/yy/"。 boot_file 是 String 训练作业的代码启动文件,需要在代码目录下,可填写相对路径,如"boot_file.py",也可填写绝对路径,如"obs://xx/yy/boot_file.py"。
已经准备好数据源,例如存放在OBS的“/test-obs/classify/input/cat-dog/”目录下。 已经准备好数据集的输出位置,用于存放输出的标注信息等文件,例如“/test-obs/classify/output/”。 操作步骤 调用认证鉴权接口获取用户的Token。 请求消息体: URI格式:POST
多个,如 128 2048 128 2048,数量需和--prompt-tokens的数量对应。 --benchmark-csv:结果保存文件,如benchmark_parallel.csv。 --served-model-name: 选择性添加,在接口中使用的模型名;如果没有配置,则默认为tokenizer。
多个,如 128 2048 128 2048,数量需和--prompt-tokens的数量对应。 --benchmark-csv:结果保存文件,如benchmark_parallel.csv。 --served-model-name: 选择性添加,在接口中使用的模型名;如果没有配置,则默认为tokenizer。
多个,如 128 2048 128 2048,数量需和--prompt-tokens的数量对应。 --benchmark-csv:结果保存文件,如benchmark_parallel.csv。 --served-model-name: 选择性添加,在接口中使用的模型名;如果没有配置,则默认为tokenizer。
多个,如 128 2048 128 2048,数量需和--prompt-tokens的数量对应。 --benchmark-csv:结果保存文件,如benchmark_parallel.csv。 --served-model-name: 选择性添加,在接口中使用的模型名;如果没有配置,则默认为tokenizer。