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在Lite资源池列表中,单击资源池名称进入资源池详情页面。 在资源池详情页面,单击“标签”页签查看标签信息。 支持添加、修改、删除标签。标签详细用法请参见ModelArts如何通过标签实现资源分组管理。 图3 标签 最多支持添加20个标签。 Lite Cluster资源池配置管理 在资源池详情页面,单击“配置管理
modelarts/ma-cli-profile.yaml。 配置用户名密码鉴权 以在虚拟机上使用ma-cli configure为例,介绍如何配置用户名密码进行鉴权。 以下样例中所有以${}装饰的字符串都代表一个变量,用户可以根据实际情况指定对应的值。 比如${your_password}表示输入用户自己的密码信息。
在创建数据处理页面,填写相关算法参数。 填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成,按“V0001”、“V0002”规则命名,用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。 设置数据
在Notebook调试环境中部署推理服务 介绍如何在Notebook中配置NPU环境,部署并启动推理服务,完成精度测试和性能测试。 如果需要部署量化模型,需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用,部署并启动推理服务,在线预测在线服务。
├── requirements.txt # 第三方依赖 目前性能测试已经支持投机推理能力。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step3 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x
在Notebook调试环境中部署推理服务 介绍如何在Notebook中配置NPU环境,部署并启动推理服务,完成精度测试和性能测试。 如果需要部署量化模型,需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用,部署并启动推理服务,在线预测在线服务。
├── requirements.txt # 第三方依赖 目前性能测试已经支持投机推理能力。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step3 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x
通过专属资源池详情页面,规格页签,查看专属资源池磁盘信息。当服务部署失败,提示磁盘空间不足时,请参考服务部署、启动、升级和修改时,资源不足如何处理? 图2 查看专属资源池磁盘信息 创建模型 使用大模型创建模型,选择从对象存储服务(OBS)中导入,需满足以下参数配置: 采用自定义引擎,开启动态加载
# 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在步骤三:上传代码包和权重文件中已经上传过AscendCloud-LLM-x
├── requirements.txt # 第三方依赖 目前性能测试已经支持投机推理能力。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在步骤四 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x
大型企业用户的使用场景下很常见。如果需要对委托授权的权限范围进行精确控制,可以参考本章节进行MaaS服务的定制化委托授权。 本章节主要介绍如何给IAM用户下的子用户配置更细粒度的权限。 前提条件 给用户组授权之前,请先了解用户组可以添加的使用ModelArts及其依赖服务的权限,
├── requirements.txt # 第三方依赖 目前性能测试已经支持投机推理能力。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在步骤四 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x
在创建训练作业页面填写训练作业基本信息。 表1 创建训练作业的基本信息 参数名称 说明 名称 必填,训练作业的名称。 系统会自动生成一个名称,可以根据业务需求重新命名,命名规则如下: 支持1~64位字符。 可以包含大小写字母、数字、中划线(-)或下划线(_)。 描述 训练作业的简介,便于在训练作业列表了解作业信息。
其他加速框架或ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器、NPU节点数及其他配置。 具体优化工具使用说明可参考如何选择最佳性能的zero-stage和-offloads。 父主题: 训练脚本说明
、代码上传、提交训练作业、将训练日志获取到本地展示等,用户只需要专注于本地的代码开发即可。 本章节介绍了使用PyCharm Toolkit如何连接Notebook。 视频介绍 使用限制 当前仅支持2019.2-2023.2之间(包含2019.2和2023.2)版本,包括社区版和专业版。
其他加速框架或ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器、NPU节点数及其他配置。 具体优化工具使用说明可参考如何选择最佳性能的zero-stage和-offloads。 父主题: 训练脚本说明
Integer 存储容量,EVS默认5G,最大限制4096G。 category 是 String 支持的存储类型。不同存储类型的差异,详见开发环境中如何选择存储。枚举值如下: SFS:弹性文件服务 EVS:云硬盘 ownership 是 String 资源所属,枚举值如下: MANAGED:托管,即资源在服务上。
Turbo服务。随后,通过Notebook将OBS中的数据上传至SFS Turbo,并对存储在SFS Turbo中的数据执行编辑操作。 训练 预训练/微调 介绍如何进行预训练,包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink
准备数据 准备训练数据,可以用本案使用的数据集,也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 训练 预训练/微调 介绍如何进行预训练,包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink
LoRA、QLoRA,本文档主要支持全参数(Full)和LoRA。 LoRA(Low-Rank Adaptation): 这种策略主要针对如何在保持模型大部分参数固定的同时,通过引入少量可训练参数来调整模型以适应特定任务。 全参训练(Full):这种策略主要对整个模型进行微调。这