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OutputStorage(name="storage_name", title="title_info", description="description_info") # name字段必填,title, description可选填 # 定义输入的数据集对象 dataset = wf.data.Dat
创建Notebook失败,查看事件显示JupyterProcessKilled 创建Notebook实例后无法打开页面,如何处理? 使用pip install时出现“没有空间”的错误 出现“save error”错误,可以运行代码,但是无法保存 出现ModelArts.6333错误,如何处理?
参数名称。 value String 参数值。 description String 参数描述信息。 constraint constraint object 参数属性。 i18n_description i18n_description object 国际化描述。 表10 constraint
service_config = predictor_instance.update_service_config(description="description",
/home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AscendSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/obs_pipeline.sh 如果镜像使用ECS中构建新镜像构建的新镜像时,训练作业启动命令中输入: cd /hom
/home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AscendSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/obs_pipeline.sh 如果镜像使用ECS中构建新镜像构建的新镜像时,训练作业启动命令中输入: cd /hom
本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。 代码目录如下: AutoSmoothQuant #量化工具 ├── ascend_aut
本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。 代码目录如下: AutoSmoothQuant #量化工具 ├── ascend_aut
精度评测可以在原先conda环境,进入到一个固定目录下,执行如下命令。 rm -rf lm-evaluation-harness/ git clone https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness.git cd lm-evaluation-harness
导入表格数据集,数据库名字。 input String 表格数据集,HDFS路径。例如/datasets/demo。 ip String 用户GaussDB(DWS)集群的IP地址。 port String 用户GaussDB(DWS)集群的端口。 queue_name String 表格数据集,DLI队列名。
dependencies 否 dependency结构数组 表示模型推理代码需要依赖的包,为结构体数据。 模型开发者需要提供包名、安装方式、版本约束。目前只支持pip安装方式。dependency结构数组说明如表6所示。 如果模型包内没有推理代码customize_service.py文件,则该字段可不填。自定义镜像模型不支持安装依赖包。
message and exit. # 默认显示Bash Shell自动补全命令 $ ma-cli auto-completion Tips: please paste following shell command to your terminal to activate auto
Lab的使用具体参见JupyterLab常用功能介绍。 如果您的代码文件是.py格式,请新打开一个.ipynb文件,执行%load main.py命令将.py文件内容加载至.ipynb文件后进行编码、调试等。 图5 打开代码文件 在JupyterLab中直接调用ModelArts提供的SDK,创建训练作业,上云训练。
eddings': 8192, 'rope_type': 'llama3'} 解决方法:升级transformers版本到4.43.1:pip install transformers --upgrade 问题5:使用SmoothQuant进行W8A8进行模型量化时,报错:AttributeError:
eddings': 8192, 'rope_type': 'llama3'} 解决方法:升级transformers版本到4.43.1:pip install transformers --upgrade 问题5:使用SmoothQuant进行W8A8进行模型量化时,报错:AttributeError:
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--backend:服务类型,如tgi,vllm,mindspore、openai。 --host ${docker_ip}:服务部署的IP地址,${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port:推理服务端口。 --dataset:数据集路径。 --dataset-type:支持三种
ers版本 GLM4-9B模型,容器内执行以下步骤: pip install transformers==4.43.2 其它模型,容器内执行以下步骤: pip install transformers==4.45.0 pip install tokenizers==0.20.0 使用原始hf权重的tokenizer
instance_ip_obj = os.popen("curl http://169.254.169.254/latest/meta-data/local-ipv4") instance_ip = instance_ip_obj.read()
echo "[run_mpi] hostname: ${hostname}" ip="" while [ -z "$ip" ]; do ip=$(ping -c 1 ${hostname} | grep "PING" | sed -E