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建议与总结 在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接云上环境调试请参考使用本地IDE(VS Code)开发模型。
(可选)当免费Token额度用完后,还要继续使用该模型,可以付费部署为我的服务或开通服务进行Token计费。 付费部署为我的服务:在“模型推理”页面,单击“我的服务”页签,在右上角单击的“部署模型服务”,进行相关配置。操作指导请参见使用MaaS部署模型服务。模型服务部署成功后,即可继续使用。 开通服务进行T
单击“添加文件”,进入上传文件页面,选择本地的数据文件单击“点击上传”或拖动文件,单击“确认上传”启动上传。 上传单个超过5GB的文件时,请使用Gallery CLI工具。CLI工具的获取和使用请参见Gallery CLI配置工具指南。 文件合集大小不超过50GB。 文件上传完成前,请不要刷新或关闭上传页面,防止意外终止上传任务,导致数据缺失。
建议与总结 在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题:
nd 8卡。 购买并开通资源 如果使用DevServer资源,请参考DevServer资源开通,购买DevServer资源,并确保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169
json存在模型对应的路径下,例如:/data/nfs/benchmark/tokenizer/chatglm3-6b/config.json 问题3:使用离线推理时,性能较差或精度异常。 解决方法:将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams
end驱动的能力。 监控Lite Cluster资源:ModelArts支持使用AOM和Prometheus对资源进行监控,方便您了解当前的资源使用情况。 释放Lite Cluster资源:针对不再使用的Lite Cluster资源,您可以释放资源。 图1 Lite Cluster资源管理介绍
AscendCloud-6.5.901-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径:Support-E,在此路径中查找下载ModelArts 6.5.901 版本。 说明: 如果上述软件获取路径打开后未显
AscendCloud-6.3.912-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径:Support-E,在此路径中查找下载ModelArts 6.3.912 版本。 说明: 如果上述软件获取路径打开后未显
NAT”,进入公网NAT网关页面。 在公网NAT网关页面右上角单击“购买公网NAT网关”。 选择Server所使用“虚拟私有云”和“子网”,计费模式根据实际需求选择。其余参数配置可使用默认值,单击“立即购买”。 图3 购买公网NAT网关 在产品配置信息确认页面,再次核对弹性公网IP信息。
训练。 多种资源形态 集群模式,开箱即提供好Kubernetes集群,直接使用,方便高效。 节点模式,客户可采用开源或自研框架,自行构建集群,更强的掌控力和灵活性。 零改造迁移 提供业界通用的k8s接口使用资源,业务跨云迁移无压力。 SSH直达节点和容器,一致体验。
由于在Snt9B裸金属服务器环境配置指南的配置环境步骤中,在启动容器时将物理机的home目录挂载到容器的“/home_host”目录下,该目录可以直接使用上传到物理机“home”目录下的文件。本文中,将基于容器的“/home_host”目录创建工作目录。 mkdir -p /home_host/work
<模型版本> --local-dir <模型下载路径> 方法三:使用专用多线程下载器 hfd:hfd是 huggingface专用下载工具,基于成熟工具git+aria2,可以做到稳定下载不断线。 方法四:使用Git clone,官方提供了git clone repo_url的
<模型版本> --local-dir <模型下载路径> 方法三:使用专用多线程下载器 hfd:hfd 是本站开发的 huggingface 专用下载工具,基于成熟工具 git+aria2,可以做到稳定下载不断线。 方法四:使用Git clone,官方提供了 git clone repo_url
推理部署安全最佳实践 外部依赖服务 ModelArts推理使用中需要用到一些其他的云服务,当您需要授权时,可以根据实际所需的权限范围进行自定义授权,其中模型管理依赖OBS相关权限,租户可以细化权限到具体ModelArts使用的桶。 内部资源授权 ModelArts推理当前已支持细粒
人工标注 对于不同类型的数据,用户可以选择不同的标注类型。当前ModelArts支持如下类型的标注作业: 图片 图像分类:识别一张图片中是否包含某种物体。 物体检测:识别出图片中每个物体的位置及类别。 图像分割:根据图片中的物体划分出不同区域。 音频 声音分类:对声音进行分类。
多机之间使用gloo通信时需要指定网口名称, export TP_SOCKET_IFNAME=enp67s0f5 # 多机之间使用TP通信时需要指定网口名称 export HCCL_SOCKET_IFNAME=enp67s0f5 # 多机之间使用HCCL通信时需要指定网口名称
json存在模型对应的路径下,例如:/data/nfs/benchmark/tokenizer/chatglm3-6b/config.json 问题3:使用离线推理时,性能较差或精度异常。 解决方法:将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams
<模型版本> --local-dir <模型下载路径> 方法三:使用专用多线程下载器 hfd:hfd 是本站开发的 huggingface 专用下载工具,基于成熟工具 git+aria2,可以做到稳定下载不断线。 方法四:使用Git clone,官方提供了 git clone repo_url
<模型版本> --local-dir <模型下载路径> 方法三:使用专用多线程下载器 hfd:hfd 是本站开发的 huggingface 专用下载工具,基于成熟工具 git+aria2,可以做到稳定下载不断线。 方法四:使用Git clone,官方提供了 git clone repo_url