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云服务器”,单击专属资源池页签进入云服务详情页面。 在节点页签,单击选择“配置工具”,弹出该节点的配置工具页面。 在配置工具页面,单击“下载”启动下载任务。当配置工具的状态记录中“工具状态”为“下载完成”时表示下载完成,工具包存放在“下载位置”的目录下。 如果下载失败,单击“下载”可以重新下载。 登录云服务器查看工具包是否下载成功。
--enable-prefix-caching:如果prompt的公共前缀较长或者多轮对话场景下推荐使用prefix-caching特性。在推理服务启动脚本中添加此参数表示使用,不添加表示不使用。 --quantization:推理量化参数。当使用量化功能,则在推理服务启动脚本中增加该参数,如果未使用量化功能,
安全组配置,添加入方向规则,允许外部访问9090端口。 如果使用Grafana对接Prometheus制作报表,可以将Grafana部署在集群内,这里不需要对Prometheus绑定公网IP和配置安全组,只需要对Grafana绑定公网IP和配置安全组即可。 图1 添加入方向规则
后面的地址。如果自定义镜像中有更细粒度的地址,则在地址后面追加该URL。如果有queryString,那么在params栏中添加参数。在header中添加认证信息(不同认证方式有不同header,跟https的推理服务相同)。选择单击右上的connect按钮,建立WebSocket连接。
索引,此处可以根据此时间进行搜索。可选值如下: month:搜索往前30天至今天内添加的样本 day:搜索昨天(往前1天)至今天内添加的样本 yyyyMMdd-yyyyMMdd:搜索指定时间段内添加的样本,格式为“起始日期-结束日期”,查询天数不能超过30天。例如:“201909
指令,请参见获取长期有效登录指令。获取了长期有效的登录指令后,在有效期内的临时登录指令仍然可以使用。 登录指令末尾的域名为镜像仓库地址,请记录该地址,后面会使用到。 在安装容器引擎的机器中执行上一步复制的登录指令。 登录成功会显示“Login Succeeded”。 在安装容器引擎的机器上执行如下命令,为镜像打标签。
Size([63992, 4096]). 需要在训练开始前,修改llm_train/AscendSpeed/yi/3_training.sh文件,并添加--tokenizer-not-use-fast参数。修改后如图1所示。 图1 修改Yi 模型3_training.sh文件 ChatGLMv3-6B
Size([63992, 4096]). 需要在训练开始前,修改llm_train/AscendSpeed/yi/3_training.sh文件,并添加--tokenizer-not-use-fast参数。修改后如图1所示。 图1 修改Yi 模型3_training.sh文件 ChatGLMv3-6B
Size([63992, 4096]). 需要在训练开始前,修改llm_train/AscendSpeed/yi/3_training.sh文件,并添加--tokenizer-not-use-fast参数。修改后如图1所示。 图1 修改Yi 模型3_training.sh文件 ChatGLMv3-6B
Size([63992, 4096]). 需要在训练开始前,修改llm_train/AscendSpeed/yi/3_training.sh文件,并添加--tokenizer-not-use-fast参数。修改后如图1所示。 图1 修改Yi 模型3_training.sh文件 ChatGLMv3-6B
Size([63992, 4096]). 需要在训练开始前,修改llm_train/AscendSpeed/yi/3_training.sh文件,并添加--tokenizer-not-use-fast参数。修改后如图1所示。 图1 修改Yi 模型3_training.sh文件 ChatGLMv3-6B
Size([63992, 4096]). 需要在训练开始前,修改llm_train/AscendSpeed/yi/3_training.sh文件,并添加--tokenizer-not-use-fast参数。修改后如图1所示。 图1 修改Yi 模型3_training.sh文件 ChatGLMv3-6B
版本。 说明: 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息,说明您没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表2 基础容器镜像地址 配套软件版本 镜像用途 镜像地址 配套 获取方式 6.3
方,单击“开始标注”,进入数据集的详细数据页面,默认展示数据集中全部数据。在“全部”、“未标注”或“已标注”页签下,您可以在筛选条件区域,添加筛选条件,快速过滤出您想要查看的数据。 支持的筛选条件如下所示,您可以设置一个或多个选项进行筛选。 难例集:难例或非难例。 标签:您可以选
5-72B-Chat-AWQ 参数说明: model:模型路径。 Step3 启动AWQ量化服务 参考Step3 启动推理服务,在启动服务时添加如下命令。 --q awq 或者--quantization awq 父主题: 推理模型量化
5-72B-Chat-AWQ 参数说明: model:模型路径。 Step3 启动AWQ量化服务 参考Step6 启动推理服务,在启动服务时添加如下命令。 -q awq 或者--quantization awq 父主题: 推理模型量化
录制Profiling Ascend PyTorch Profiler是针对PyTorch框架开发的性能数据采集和解析工具,通过在PyTorch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口,执行训练的同时采集性能数据,完成训练后直接输出可视化的性能数据文件,提升了性能分析效率。
查询数据集的统计信息 查询数据集监控数据 查询数据集的版本列表 创建数据集标注版本 查询数据集版本详情 删除数据集标注版本 查询样本列表 批量添加样本 批量删除样本 查询单个样本信息 获取样本搜索条件 分页查询团队标注任务下的样本列表 查询团队标注的样本信息 查询数据集标签列表 创建数据集标签
对话场景下推荐使用prefix-caching特性。在推理服务启动脚本中添加此参数表示使用prefix-caching特性,不添加表示不使用。开启该特性后,如果模型长度>8192,则需要在启动推理服务前添加如下环境变量降低显存占用;否则在长序列的推理中会触发Out of Memory,导致推理服务不可用。
表3 模型基本信息 参数 说明 名称 模型的名称。 状态 模型当前状态。 版本 模型当前版本。 ID 模型的ID。 描述 单击编辑按钮,可以添加模型的描述。 部署类型 模型支持部署的服务类型。 元模型来源 显示元模型的来源,主要有从训练中选择、从对象存储服务(OBS)中选择、从容器