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0 PyTorch_npu 2.1.0.post3-20240413 Step1 检查环境 SSH登录机器后,检查NPU设备检查。运行如下命令,返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态
控制要考虑的前几个tokens的数量的整数。设置为-1表示考虑所有tokens。 适当降低该值可以减少采样时间。 top_p 否 1.0 Float 控制要考虑的前几个tokens的累积概率的浮点数。必须在 (0, 1] 范围内。设置为1表示考虑所有tokens。 temperature
ow的开发态。当确定好整条流水线后,开发者可以将流水线固化下来,提供给其他人使用。使用者无需关注流水线中包含什么算法,也不需要关注流水线是如何实现的。使用者只需要关注流水线生产出来的模型或者应用是否符合上线要求,如果不符合,是否需要调整数据和参数重新迭代。这种使用固化下来的流水线
团队及添加标注团队的成员并不会发送邮件。 请确保您的邮箱已完成配置且配置无误。可参考管理成员,完成邮箱配置。 团队成员自检其邮箱是否有拦截设置。 父主题: Standard数据管理
在弹窗中,从“我创建的”或“我收藏的”数据集中选择所需要数据集。 选择完成后,单击“确定”。 数据准备完成后,单击“下一步”进入“作业设置”环节。 设置并启动作业 在微调工作流的“作业设置”环节配置训练作业参数。 算法配置,会显示已选模型的信息,基于已选模型选择微调方式。 当“训练任务类型”是“文本问答”或“文本生成”时,AI
控制要考虑的前几个tokens的数量的整数。设置为-1表示考虑所有tokens。 适当降低该值可以减少采样时间。 top_p 否 1.0 Float 控制要考虑的前几个tokens的累积概率的浮点数。必须在 (0, 1] 范围内。设置为1表示考虑所有tokens。 temperature
效。在提交修改服务任务时,如果涉及重启,会有弹窗提醒。 在线服务参数说明请参见部署模型为在线服务。修改在线服务还需要配置“最大无效实例数”设置并行升级的最大节点数,升级阶段节点无效。 方式二:通过服务详情页面修改服务信息 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“模型部署”,进入目标服务类型管理页面。
otebook。 部署推理服务 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。 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。 父主题: 主流开源大模
authentication information: decrypt token fail”。请获取正确的token填入X-Auth-Token,进行预测。如何获取Token请参考获取IAM用户Token。 APIG.1009 AppKey和AppSecret不匹配 当服务预测使用的AppKey和
按钮为“扩容”,若需要缩容,请进入到包周期资源池详情页对节点进行退订操作)。 在“专属资源池扩缩容”页面,设置“资源配置 > 可用区”,可用区可选择随机分配和指定AZ。设置完成后,单击“提交”,在弹出的确认框中单击“确定”完成修改。 选择随机分配时,可通过增减“目标总节点数”实现
关联自动学习规格供使用。 “计算节点个数” 设置当前版本AI应用的实例个数。如果节点个数设置为1,表示后台的计算模式是单机模式;如果节点个数设置大于1,表示后台的计算模式为分布式的。请根据实际编码情况选择计算模式。 “环境变量” 设置环境变量,注入环境变量到容器实例。为确保您的数
分页列表的起始页,默认为0。 process_parameter 否 String 图像缩略设置,同OBS缩略图设置,详见OBS缩略图设置。如:image/resize,m_lfit,h_200表示等比缩放目标缩略图并设置高度为200像素。 result_property 否 String 样本状
Turbo中的数据执行编辑操作。 创建Notebook 创建开发环境Notebook实例,具体操作步骤请参考创建Notebook实例。 镜像选择已注册的自定义镜像,资源类型选择创建好的专属资源池,规格推荐选择“Ascend: 8*ascend-snt9b”。 图1 Notebook中选择自定义镜像与规格
查询镜像组列表 GET /v1/{project_id}/images/group modelarts:image:listGroup - √ √ 注册自定义镜像 POST /v1/{project_id}/images modelarts:image:register - √ √ 删除自定义镜像
如果报错路径为训练数据路径,需要在以下两个地方完成适配,具体适配方法请参考自定义算法适配章节的输入输出配置部分: 在创建算法时,您需要在输入路径配置中设置代码路径参数,默认为“data_url”。 您需要在训练代码中添加超参,默认为“data_url”。使用“data_url”当做训练数据输入的本地路径。
tuning”表示子图调优,“operator tuning”表示算子调优。 其中,“ge.op_compiler_cache_mode”在该场景下必须设置为“force”,表示该场景下要强制刷新缓存,保证AOE调优后的知识库能够命中,实现模型调优。示例如下: # config.ini [ascend_context]
time per iteration)×1000,其global batch size(GBS)、seq_len(SEQ_LEN)为训练时设置的参数。 loss收敛情况:日志里存在lm loss参数 ,lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小,并逐渐趋于稳定平缓。 图2 查看日志和性能
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