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ecutions/fa412c98-6d94-42a2-891a-99cd1da93916 { "labels" : [ "labelb" ] } 响应示例 状态码: 200 OK { "created_at" : "2022-06-16T23:12:48.458022+08:00"
此处,以Llama2-70B为例。 cd /home/ma-user/ws mkdir -p tokenizers/Llama2-70B 多机情况下,只有在rank_0节点进行数据预处理,转换权重等工作,所以原始数据集和原始权重,包括保存结果路径,都应该在共享目录下。 父主题: 准备工作
对象存储服务提供按需计费和包年包月两种计费模式,用户可以根据实际需求购买OBS服务。 OBS服务支持以下两种存储方式,单机单卡场景使用文件系统,多机多卡场景使用普通OBS桶。 创建普通OBS桶 创建并行文件系统 虚拟私有云VPC 虚拟私有云可以为您构建隔离的、用户自主配置和管理的虚拟网络环境。
和旧版专属资源池均不支持设置训练作业优先级。 仅支持PyTorch和MindSpore框架的分布式训练和调测,如果MindSpore要进行多机分布式训练调试,则每台机器上都必须有8张卡。 使用自定义镜像创建训练作业时,镜像大小推荐15GB以内,最大不要超过资源池的容器引擎空间大小
此处,以Llama2-70B为例。 cd /home/ma-user/ws mkdir -p tokenizers/Llama2-70B 多机情况下,只有在rank_0节点进行数据预处理,转换权重等工作,所以原始数据集和原始权重,包括保存结果路径,都应该在共享目录下。 父主题: 准备工作
此处,以Llama2-70B为例。 cd /home/ma-user/ws mkdir -p tokenizers/Llama2-70B 多机情况下,只有在rank_0节点进行数据预处理,转换权重等工作,所以原始数据集和原始权重,包括保存结果路径,都应该在共享目录下。 父主题: 准备工作
此处,以Llama2-70B为例。 cd /home/ma-user/ws mkdir -p tokenizers/Llama2-70B 多机情况下,只有在rank_0节点进行数据预处理,转换权重等工作,所以原始数据集和原始权重,包括保存结果路径,都应该在共享目录下。 父主题: 准备工作
NPU的Finetune训练指导(6.3.910) Qwen-VL是规模视觉语言模型,可以以图像、文本、检测框作为输入,并以文本和检测框作为输出。具有强大的性能、多语言对话、多图交错对话、支持中文开放域定位、细粒度识别和理解等特点。 本文档主要介绍如何利用训练框架PyTorch_npu + 华为自研Ascend Snt9B硬件,完成Qwen-VL
支持在专属资源池VPC的路由中添加指向对等连接的缺省路由。当您开启默认路由后,在打通VPC时,会将ModelArts网络0.0.0.0/0路由作为默认路由,此时无需提交工单添加缺省路由即可完成网络配置。 步骤三:创建Standard专属资源池 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“AI专属资源池
rank_table local_ranktable_10.**.**.18_host.json # api-server 如果要启动多P多D服务,则需要修改--prefill-server-list和--decode-server-list参数,每个实例之间用空格隔开,例如2p2d-tp2:
"0e07b41b-173e-42db-8c16-8e1b44cc0d44", "instance_count" : 1 } ] } 请求示例,创建在线服务且配置多版本分流。 POST https://{endpoint}/v1/{project_id}/services { "service_name"
“资源类型”:选择GPU单卡的规格。如果有免费GPU规格,可以选择免费规格进行训练。 其他参数保持默认即可。 本样例代码为单机单卡场景,选择GPU多卡规格会导致训练失败。 单击“提交”,确认训练作业的参数信息,确认无误后单击“确定”。 页面自动返回“训练作业”列表页,当训练作业状态变为“已完成”时,即完成了模型训练过程。
“资源类型”:选择GPU单卡的规格。如果有免费GPU规格,可以选择免费规格进行训练。 其他参数保持默认即可。 本样例代码为单机单卡场景,选择GPU多卡规格会导致训练失败。 单击“提交”,确认训练作业的参数信息,确认无误后单击“确定”。 页面自动返回“训练作业”列表页,当训练作业状态变为“已完成”时,即完成了模型训练过程。