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//docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式,离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart
模式,全量节点和增量节点分别占用2张卡,一共使用4张卡。 配置tools工具根目录环境变量 使用AscendCloud-LLM发布版本进行推理,基于AscendCloud-LLM包的解压路径配置tool工具根目录环境变量: export LLM_TOOLS_PATH=${root
模式,全量节点和增量节点分别占用2张卡,一共使用4张卡。 配置tools工具根目录环境变量 使用AscendCloud-LLM发布版本进行推理,基于AscendCloud-LLM包的解压路径配置tool工具根目录环境变量: export LLM_TOOLS_PATH=${root
SDK校验文件 下载Workflow SDK安装包 下载Workflow SDK校验文件 将SDK包及对应的校验文件放在同一目录下,使用openssl工具进行完整性校验,Workflow SDK校验示例如下: openssl cms -verify -binary -in modelarts_workflow-*
模式,全量节点和增量节点分别占用2张卡,一共使用4张卡。 配置tools工具根目录环境变量 使用AscendCloud-LLM发布版本进行推理,基于AscendCloud-LLM包的解压路径配置tool工具根目录环境变量: export LLM_TOOLS_PATH=${root
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nvidia/cuda:11.1.1-runtime-ubuntu18.04 # 安装 vim / curl / net-tools / ssh 工具(依然使用华为开源镜像站) RUN cp -a /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
当使用完全自定义镜像创建训练作业时,“启动命令”必须在“/home/ma-user”目录下执行,否则训练作业可能会运行异常。 创建算法 您在本地或使用其他工具开发的算法,支持上传至ModelArts中统一管理。 创建算法的准备工作。 完成数据准备:已在ModelArts中创建可用的数据集,或者您已将用于训练的数据集上传至OBS目录。
nvidia/cuda:11.1.1-runtime-ubuntu18.04 # 安装 vim / curl / net-tools / ssh 工具(依然使用华为开源镜像站) RUN cp -a /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
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
无法配置RoCE网卡的IP、网关 重要 npu-smi不可用 请检查NPU驱动是否正常 无法正常使用NPU卡 重要 ascend-dmi不可用 请检查工具包ToolBox是否正常安装 无法使用ascend-dmi进行性能分析 安装CES Agent监控插件 当前账户需要给CES授权委托,请参考创建用户并授权使用云监控服务。
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"annotation": … } 为了说明方便,下面的Manifest例子格式化为多行的json对象。 Manifest文件可以由用户、第三方工具或ModelArts数据标注生成,其文件名没有特殊要求,可以为任意合法文件名。为了ModelArts系统内部使用方便,ModelArts数
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ModelArts开发环境提供的预置镜像主要包含: 常用预置包:基于标准的Conda环境,预置了常用的AI引擎,常用的数据分析软件包,例如Pandas,Numpy等,常用的工具软件,例如cuda,cudnn等,满足AI开发常用需求。 预置Conda环境:每个预置镜像都会创建一个相对应的Conda环境和一个基础Co
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