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获取训练镜像 请确保在正确的Region下获取镜像。建议使用官方提供的镜像部署训练服务。镜像地址{image_url}请参见表1。 docker pull {image_url} Step5 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”,然后在跳出的登录指定窗口,单击复
BF16和FP16说明 在大模型训练中,BF16(Brain Floating Point)和FP16(Float16)都是使用的半精度浮点数格式,但它们在结构和适用性上有一些重要的区别。 BF16:具有8个指数位和7个小数位。在处理大模型时有优势,能够避免在训练过程中数值的上溢或
BF16和FP16说明 在大模型训练中,BF16(Brain Floating Point)和FP16(Float16)都是使用的半精度浮点数格式,但它们在结构和适用性上有一些重要的区别。 BF16:具有8个指数位和7个小数位。在处理大模型时有优势,能够避免在训练过程中数值的上溢或
快速响应。 您可以在服务详情页的“调用指南”页签(如图5)获取API接口公网地址(对应下文示例中的在线服务的调用地址url)和AppKey/AppSecret(对应下文示例中的app_key、app_secret)和AppCode(对应下文示例中的app_code)。请注意使用图
如果没有子网可选,可以单击右侧的“创建子网”,跳转到网络控制台,创建可用的子网。 支持1个VPC下多个子网的打通,如果VPC下有多个子网,会显示“+”,您可单击“+”即可添加子网(上限10个)。 如果需要使用打通VPC的方式实现专属资源池访问公网,由于要访问的公网地址不确定,一般是建议用
实时推理的部署及使用流程 在创建完模型后,可以将模型部署为一个在线服务。当在线服务的状态处于“运行中”,则表示在线服务已部署成功,部署成功的在线服务,将为用户提供一个可调用的API,此API为标准Restful API。访问在线服务时,您可以根据您的业务需求,分别确认使用何种认证
运行Dockerfile文件,在镜像的基础上构建新镜像。 Step1 构建新ModelArts Standard训练镜像 获取模型软件包,并上传到ECS的目录下(可自定义路径),获取地址参考表1。 解压AscendCloud压缩包及该目录下的训练代码AscendCloud-AIGC-6
运行Dockerfile文件,在镜像的基础上构建新镜像。 Step1 构建新ModelArts Standard训练镜像 获取模型软件包,并上传到ECS的目录下(可自定义路径),获取地址参考表1。 解压AscendCloud压缩包及该目录下的训练代码AscendCloud-AIGC-6
ux中的远程目录。 提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力,可供用户存储任意类型和大小的数据。 可以为云服务器提供高可靠、高性能、规格丰富并且可弹性扩展的块存储服务,可满足不同场景的业务需求。云硬盘就类似PC中的硬盘。 存储数据的逻辑 存放的是文件,会以文件和文件夹的层次结构来整理和呈现数据。
优先验证自定义镜像提供的websocket服务的情况,不同的工具实现的websocket服务会有不同,可能出现连接建立后维持不住,可能出现请求一次后连接就中断需要重新连接的情况,ModelArts平台只保证,未上ModelArts前自定义镜像的websocket的形态跟上了Model
静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动,且输入输出长度也在一定范围内变化时,模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求
字段。 图1 修改defaults.ini文件 其中: root_url的组成为:https:{jupyterlab域名}/{INSTANCE_ID}/grafana。域名和INSTANCE_ID可以从打开的jupyterLab页面地址栏获取,如下: Serve_from_sub_path设置为true
";若服务部署在生产环境中,该地址由API接口公网地址与"/v1/completions"拼接而成,部署成功后的在线服务详情页中可查看API接口公网地址。 图1 API接口公网地址 few_shot:开启少量样本测试后添加示例样本的个数。默认为3,取值范围为0~5整数。 is_devserver:
从本地上传数据到ModelArts数据集 前提条件 已存在创建完成的数据集。 创建一个空的OBS桶,OBS桶与ModelArts在同一区域,并确保用户具有OBS桶的操作权限。 本地上传 文件型和表格型数据均支持从本地上传。从本地上传的数据存储在OBS目录中,请先提前创建OBS桶。 从本地上传的数据单次最多支持100个文件同时上传,总大小不超过5GB。
产品变更公告 网络调整公告 预测API的域名停用公告
在“订阅模型”列表,单击“版本数量”,在右侧展开版本列表,当订阅模型的版本列表的状态显示为“就绪”时表示模型可以使用。 图1 进入“我的订阅” 在展开的版本列表中,单击“部署 > 在线服务”跳转至部署页面。 图2 部署模型 如果您选择部署的是商用模型,则选择服务类型后会弹出“修改配额”窗口,根
静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动,且输入输出长度也在一定范围内变化时,模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求
静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动,且输入输出长度也在一定范围内变化时,模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求
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静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动,且输入输出长度也在一定范围内变化时,模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求