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场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
服务预测失败,报错APIG.XXXX 请求在APIG(API网关)出现问题被拦截,报错APIG.XXXX。 常见报错: APIG.0101 预测地址错误 APIG.0201 请求体内容过大 APIG.0301 鉴权失败 APIG.1009 AppKey和AppSecret不匹配
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
管理Lite Cluster资源池 Lite Cluster资源池续费管理 针对包年包月的Lite Cluster资源池,支持续费功能,还可以开通自动续费、修改自动续费。 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”,进入Lite资源池列表页中操作,如下图所示。
使用PyCharm Toolkit插件连接Notebook 由于AI开发者会使用PyCharm工具开发算法或模型,为方便快速将本地代码提交到ModelArts的训练环境,ModelArts提供了一个PyCharm插件工具PyCharm ToolKit,协助用户完成SSH远程连接N
使用llm-compressor工具量化 当前版本使用llm-compressor工具量化仅支持Deepseek-v2系列模型的W8A8量化。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源量化工具llm-compressor量化模型权重,然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下:
使用llm-compressor工具量化 当前版本使用llm-compressor工具量化仅支持Deepseek-v2系列模型的W8A8量化。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源量化工具llm-compressor量化模型权重,然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下:
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委托授权ModelArts云服务使用SFS Turbo 本章节介绍如何配置ModelArts委托权限,允许用户使用专属资源池的网络中的“关联sfsturbo”和“解除关联”功能。 当用户新增委托并授权操作SFS Turbo时,请参考新增委托授权操作SFS Turbo。 当用户为已有的委托新增权限,授权操作SFS
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite Server上的预训练和全量微调方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案
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服务部署、启动、升级和修改时,资源不足如何处理? 问题现象 启动服务失败,报错:资源不足,服务调度失败。(Schedule failed due to insufficient resources. Retry later.或ModelArts.3976:No resources
下载JupyterLab文件到本地 在JupyterLab中开发的文件,可以下载至本地。关于如何上传文件至JupyterLab,请参见上传文件至JupyterLab。 不大于100MB的文件,可以直接从JupyterLab中下载到本地,具体操作请参见从JupyterLab中下载不大于100MB的文件至本地。
使用大模型在ModelArts Standard创建模型部署在线服务 背景说明 目前大模型的参数量已经达到千亿甚至万亿,随之大模型的体积也越来越大。千亿参数大模型的体积超过200G,在版本管理、生产部署上对平台系统产生了新的要求。例如:导入模型时,需要支持动态调整租户存储配额;模