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911软件包中的AscendCloud-CV-6.3.911-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳,以包名发布的实际时间为准。 获取路径:Support-E,登录后在此路径中查找下载ModelArts 6.3.911 版本。 说明: 如果没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。
ize。 文档中针对数据集预处理时,handler-name参数的说明,新增不同 handler 对训练数据的拼接和推理prompt的构造等说明。 支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练,如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2
抽象处理。因此,与模型前向运算相关的所有源代码都被直接复制粘贴到同一个文件中,而不是调用某些抽象提取出的模块化库。Diffusers的这种设计原则的好处是代码简单易用、对代码贡献者友好。然而,这种反软件结构化的设计也有明显的缺点。由于缺乏统一的模块化库,对于昇腾适配而言变得更加复
String 任务某个步骤的描述。 表4 EndpointsRes 参数 参数类型 描述 allowed_access_ips Array of strings 允许通过SSH协议访问Notebook的公网IP地址白名单列表,默认都可以访问。当配置指定IP后,则仅允许IP所在的客户端实现对Notebook的访问。
String 任务某个步骤的描述。 表5 EndpointsRes 参数 参数类型 描述 allowed_access_ips Array of strings 允许通过SSH协议访问Notebook的公网IP地址白名单列表,默认都可以访问。当配置指定IP后,则仅允许IP所在的客户端实现对Notebook的访问。
可能原因如下: 导入模型使用的镜像地址不合法或实际镜像不存在 用户给ModelArts的委托中没有SWR相关操作权限 用户为子账号,没有主账号SWR的权限 使用的是非自己账号的镜像 使用的镜像为公开镜像 处理方法 到SWR检查下对应的镜像是否存在,对应镜像的镜像地址是否和实际地址一致,大小写,拼写等是否一致。
Standard运行的,需要购买并开通ModelArts专属资源池和OBS桶。 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。 准备权重 准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook
静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动,且输入输出长度也在一定范围内变化时,模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求,能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-6
APPcode认证是一种简易的API调用认证方式,通过在HTTP请求头中添加参数X-Apig-AppCode来实现身份认证,无需复杂的签名过程,适合于客户端环境安全可控的场景,如内网系统之间的API调用。在ModelArts中,支持在部署在线服务时开启AppCode认证(部署模型为在线服务中的“支持A
允许发起新的验收任务,只能继续完成当前验收任务。 3:通过。团队标注任务已完成。 4:驳回。manager再次启动任务,重新修改标注和审核工作。 5:验收结果同步中。验收任务改为异步,新增验收结果同步中的状态,此时不允许发起新的验收任务,也不允许继续当前验收,任务名称的地方提示用户同步中。
静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动,且输入输出长度也在一定范围内变化时,模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求,能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。
nput的列表 outputs 服务部署节点的输出列表 是 ServiceOutput或者ServiceOutput的列表 title title信息,主要用于前端的名称展示 否 str description 服务部署节点的描述信息 否 str policy 节点执行的policy
/etc/profile # 注意这里的echo 要使用单引号,单引号会原样输出,双引号会解析变量 source /etc/profile # 使刚才配置生效 创建buildkitd的启动服务。其中都是buildkitd.service的内容。复制以下全部命令并运行即可。 cat
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
示例值需要根据数据集${dataset}的不同,选择其一。 GeneralPretrainHandler:使用预训练的alpaca数据集。 GeneralInstructionHandler:使用微调的alpaca数据集。 MOSSInstructionHandler:使用微调的moss数据集 Al
_eval.sh中的参数 模型存放的地方,如果根据第2步的方式保存的模型,设置如下: CKPT="llama-vid/llama-vid-7b-full-224-video-fps-1" 调用openai的key,评估精度时需要调用openai,需要填写正确的key,这个可能需要进行付费调用,评估1000条大概需要0
是训练的不同阶段,全参、lora是训练参数设置方式。为了更加明确的区分不同策略,以及和llama-factory对齐,6.3.912版本调整以下参数: 新增STAGE,表示训练的阶段,可以选择的参数包括: {pt,sft}。 新增FINETUNING_TYPE,表示微调的策略,可
针对您部署上线的服务,您可以在服务详情页面的“调用指南”中,了解本服务的输入参数,即上文提到的输入请求类型。 图1 查看服务的调用指南 调用指南中的输入参数取决于您选择的模型来源: 如果您的元模型来源于自动学习或预置算法,其输入输出参数由ModelArts官方定义,请直接参考“调
授权范围。此处的“Policy1”为项目级云服务、“Policy2”为全局级云服务。了解更多。 将自定义策略授权给开发者用户组user_group。 在统一身份认证服务控制台的左侧菜单栏中,选择“用户组”。在用户组页面单击对应用户组名称user_group操作列的“授权”,勾选策