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Mindspore版本与CANN版本,CANN版本与Ascend驱动/固件版本均有严格的匹配关系,版本不匹配会导致训练失败。 场景描述 目标:构建安装如下软件的容器镜像,并在ModelArts平台上使用Ascend规格资源运行训练任务。 ubuntu-18.04 cann-6.3.RC2
由于发布后的数据集不会默认启动数据特征分析,针对数据集的各个版本,需手动启动特征分析任务。在数据特征页签下,单击“启动特征分析”。 在弹出的对话框中配置需要进行特征分析的数据集版本,然后单击“确定”启动分析。 “版本选择”,即选择当前数据集的已发布版本。 图1 启动数据特征分析任务 数据特
解决方法:降低transformers版本到4.42:pip install transformers==4.42 --upgrade 问题6:部署在线服务报错starting container process caused "exec: \"/home/mind/model/run_vllm
在“删除资源池”页面,需在文本框中输入“DELETE”,单击“确定”,删除资源池。 可切换“训练作业”、“推理服务”、“开发环境”页签查看资源池上创建的训练作业、部署的推理服务、创建的Notebook实例。 图1 删除资源池 释放游离节点 如果您的资源中存在游离节点(即没有被纳管到资源池中的节点),您可在“专属资源池
当不需要该工作空间时,可以调用删除工作空间接口删除工作空间。 前提条件 已获取IAM的EndPoint和ModelArts的EndPoint。 确认服务的部署区域,获取项目名称和ID、获取帐号名和ID和获取用户名和ID。 操作步骤 调用认证鉴权接口获取用户的Token。 请求消息体: URI格式:POST
/projects,其中{iam-endpoint}为IAM的终端节点,可以从地区和终端节点处获取。 响应示例如下,例如ModelArts部署的区域为"cn-north-4",响应消息体中查找“name”为"cn-north-4",其中projects下的“id”即为项目ID。 {
本。如第一次训练版本号为“0.0.1”,下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后,再执行模型部署的操作。 父主题: 使用自动学习实现声音分类
本。如第一次训练版本号为“0.0.1”,下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后,再执行模型部署的操作。 父主题: 使用自动学习实现物体检测
原因:训练作业使用的镜像CUDA版本只支持sm_37、sm_50、sm_60和sm_70的加速卡,不支持sm_80。 处理建议:使用自定义镜像创建训练作业,并安装高版本的cuda以及对应的PyTorch版本。 查看训练作业的“日志”,出现报错“ERROR:root:label_map.pbtxt cannot
UTC'的毫秒数。 description String 模型描述信息。 source_type String 模型来源的类型,仅当模型为自动学习部署过来时有值,取值为“auto”。 父主题: 模型管理
本。如第一次训练版本号为“0.0.1”,下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后,再执行模型部署的操作。 父主题: 使用自动学习实现文本分类
本。如第一次训练版本号为“0.0.1”,下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后,再执行模型部署的操作。 父主题: 使用自动学习实现图像分类
AscendCloud-6.3.906-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、推理部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 AscendSpeed是用于模型并行计算的框架,其中包含了许多模型的输入处理方法。
dataset createAutoLabelingTask 创建自动分组任务 dataset createAutoGroupingTask 创建自动部署任务 dataset createAutoDeployTask 导入样本到数据集 dataset importSamplesToDataset
AscendCloud-3rdLLM-6.3.905-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、推理部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 AscendSpeed是用于模型并行计算的框架,其中包含了许多模型的输入处理方法。
--backend:服务类型,支持tgi、vllm、mindspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --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8080。 --tokenizer:token
情。 如何选择可用区? 是否将资源放在同一可用区内,主要取决于您对容灾能力和网络时延的要求。 如果您的应用需要较高的容灾能力,建议您将资源部署在同一区域的不同可用区内。 如果您的应用要求实例之间的网络延时较低,则建议您将资源创建在同一可用区内。 区域和终端节点 当您通过API使用
已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step5 进入容器安装推理依赖软件步骤中已经上传过AscendCloud-3rdLLM-x.x.x.zip并解压,无需重复执行。 进入benchmark_tools目录下,执行如下命令安装性能测试的关依赖。 pip install -r requirements
已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step5 进入容器安装推理依赖软件步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x.x.x.zip并解压,无需重复执行。 进入benchmark_tools目录下,切换一个conda环境,执行如下命令安装性能测试的关依赖。 conda activate
AscendCloud-6.3.907-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、推理部署代码和推理评测代码。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 说明: 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的