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创建训练作业时,可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时,系统将自动修复异常或隔离节点,并重启训练作业,提高训练成功率。 图2 开启故障重启 Step5 其他配置 选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。本次qwenvl模型选用 8* ascend-snt9b。 图3 选择资源池规格 在OBS中新建一个l
创建训练作业时,可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时,系统将自动修复异常或隔离节点,并重启训练作业,提高训练成功率。 图2 开启故障重启 Step5 其他配置 选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。本次qwenvl模型选用 8* ascend-snt9b。 图3 选择资源池规格 在OBS中新建一个l
save_summary_steps=save_summary_steps, save_model_secs=save_model_secs, checkpoint_path=flags.checkpoint_url, export_model=mox
Ratio(双千分之一)和Five Thousandths Err Ratio(双千分之五)这几种评价指标,工具通过阈值过滤筛选出不达标API的输入输出提示用户进行重点关注。使用步骤如下: 通过pip安装msprobe工具。 # shell pip install mindstudio-probe
/v2/{project_id}/workflows/todolist 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 workspace_id 否 String
false } 2. 启动vLLM,如果是使用命令行的方式,指定--quantization "gptq"参数,其他参数请参考Step3 创建服务启动脚本 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model <your_model>
false } 2. 启动vLLM,如果是使用命令行的方式,指定--quantization "gptq"参数,其他参数请参考Step6 启动推理服务 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model <your_model> --quantization
false } 2. 启动vLLM,如果是使用命令行的方式,指定--quantization "gptq"参数,其他参数请参考步骤六 启动推理服务 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model <your_model> --quantization
false } 2. 启动vLLM,如果是使用命令行的方式,指定--quantization "gptq"参数,其他参数请参考Step3 创建服务启动脚本 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model <your_model>
false } 2. 启动vLLM,如果是使用命令行的方式,指定--quantization "gptq"参数,其他参数请参考步骤六 启动推理服务 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model <your_model> --quantization
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{training_job_id}/events 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。
的随机数不同。具体示例如下: 由上图可见,torch.randn在GPU和NPU上固定随机种子后,仍然生成不同的随机张量。 对于上述场景,用户需要将网络中的randn在CPU上完成后再转到对应device。例如,StableDiffusion中需要在forward过程中逐步生成随机噪声。
odepools/{nodepool_name} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 pool_name 是 String 资源池名称。 nodepool_name 是 String