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输入预测代码“{"prompt": "你好", "temperature":0, "max_tokens":20}”,单击“预测”既可看到预测结果。 图8 预测-vllm 如果以openai接口启动服务,设置请求路径:“/v1/completions”,输入预测代码“{"prompt":
https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5 -b onnx 图21 代码下载成功 容器环境保存镜像。 配置好环境后可以进行业务代码的开发调试。通常为了避免机器重启后环境丢失,建议将已经配好的环境保存成新的镜像,命令如下: # 查看需要保存为镜像的容器ID
查询服务对象列表 获取当前用户服务对象列表。 示例代码 在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 场景1:查询当前用户所有服务对象 1 2 3 4 5 6 from modelarts.session
评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-3rdLLM-x.x.x.zip的llm_evaluation目录下。 代码目录如下: benchmark_tools ├── benchmark_parallel
以Qwen-14B为例,单机SFT微调启动命令如下。在/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/代码目录下执行。 MODEL_TYPE=14B RUN_TYPE=lora DATASET_PATH=/home/ma-user/ws/pr
___getitem___6_forward_input。 图6 api_stack_dump.pkl 根据stack信息查找到对应源码的代码行,发现对应函数上添加了@torch.jit.script装饰器,经过调试发现,GPU也执行了这个函数,但是没有dump算子执行信息,而且
2-70B建议为8机64卡训练。 多机启动 以Llama2-70B为例,多台机器执行训练启动命令如下。多机启动需要在每个节点上执行。 进入代码目录/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed下执行启动脚本。xxx-Ascend请根据实际目录替换。
必选文件,训练参数文件,定义了模型训练的必要参数,例如训练方式、超参信息。该参数会显示在微调工作流的“作业设置”页面的算法配置和超参数设置里面。代码示例请参见train_params.json示例。 “dataset_readme.md” 必选文件,数据集要求说明,定义了模型训练时对数
job的方式,直接启动容器进行测试。训练测试用例使用NLP的bert模型,详细代码和指导可参考Bert。 拉取镜像。本测试镜像为bert_pretrain_mindspore:v1,已经把测试数据和代码打进镜像中。 docker pull swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud
请根据表1修改超参值后,再启动训练脚本。Llama2-70B建议为8机64卡训练。 多机启动 以Llama2-70B为例,多台机器执行训练启动命令如下。进入代码目录/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed下执行启动脚本。 #第一台节点 MASTER_ADDR=xx
图6 推理模型model目录示意图(需要用户自己准备模型文件) 推理脚本customize_service.py的具体写法要求可以参考模型推理代码编写说明。 本案例中提供的customize_service.py文件具体内容如下: import logging import threading
ggingface_qwen、save_huggingface_llama等)。 megatron-path:megatron模型路径,在代码xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink目录下 load-dir:${LOAD_DIR} 训练完成后保存的权重路径
3.904版本发布支持的软件包和能力说明如下,软件包获取路径:Support-E网站。 发布包 软件包特性说明 配套说明 备注 昇腾云模型代码 三方大模型,包名:AscendCloud-3rdLLM PyTorch框架下支持如下模型训练: llama2-7b llama2-13b
自定义加密函数,认证用的AK和SK硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件中密文存放,使用时解密,确保安全。 sdk_decrypt_implementation_func 自定义解密函数,认证用的AK和SK硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配
请根据表1修改超参值后,再启动训练脚本。Llama2-70B建议为8机64卡训练。 多机启动 以Llama2-70B为例,多台机器执行训练启动命令如下。进入代码目录/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed下执行启动脚本。 #第一台节点 MASTER_ADDR=xx
前提条件 使用MindSpore引擎编写训练脚本时,为了保证训练结果中输出Summary文件,您需要在脚本中添加收集Summary相关代码。 将数据记录到Summary日志文件中的具体方式请参考收集Summary数据。 注意事项 在开发环境跑训练任务,在开发环境使用MindI
增加数据量。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/processor-tasks 表1 路径参数 参数 是否必选
能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_evaluation目录下。 代码目录如下: benchmark_tools ├── benchmark_parallel
增加数据量。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/processor-tasks 表1 路径参数 参数 是否必选
能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_evaluation目录下。 代码目录如下: benchmark_tools ├── benchmark_parallel