检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
最新版本。 训练支持的模型列表 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 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
is_directory:是否为目录。 例如查询一个OBS文件“obs://bucket_name/obs_file.txt”,此文件地址也可以替换成一个文件夹地址。 1 2 3 4 5 import moxing as mox stat = mox.file.stat('obs://bucket_name/obs_file
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后,可创建训练作业,在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包,如果直接使用基础镜像进行训练,每次创建训练作业时,训练作业的图1中都需要执行install.sh文件,来安装依赖以及下载完整代码。命令如下:
Lite Cluster高危操作一览表 当您在CCE、ECS或BMS服务控制台直接操作ModelArts Lite Lite Cluster资源时,可能会导致资源池部分功能异常。下表可帮助您定位异常出现的原因,风险操作包括但不限于以下内容。 高危操作风险等级说明: 高:对于可能直
oken和大于max_model_len,服务端返回报错Response payload is not completed,见图2。 再次设置输入输出的token和小于max_model_len访问推理服务,服务端响应200,见图3。 客户端仍返回报错Response payload
zer/chatglm3-6b/config.json 问题3:使用离线推理时,性能较差或精度异常。 解决方法:将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m"
zer/chatglm3-6b/config.json 问题3:使用离线推理时,性能较差或精度异常。 解决方法:将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m"
zer/chatglm3-6b/config.json 问题3:使用离线推理时,性能较差或精度异常。 解决方法:将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m"
端口有问题,请联系技术支持。 端口无问题请继续远端排查。 远端排查 排查/home/ma-user目录权限是否为755/750,不是该权限,请执行如下命令设置权限。 chmod 755 /home/ma-user 排查/home/ma-user/.ssh目录权限是否为755/750,不是该权限请修改。
方式二:通过AOM查看所有监控指标 ModelArts Standard上报的所有监控指标都保存在AOM中,用户可以通过AOM服务提供的指标消费和使用的能力来进行指标消费。设置指标阈值告警、告警上报等,都可以直接在AOM控制台查看。具体参见通过AOM控制台查看ModelArts所有监控指标。 方式三:通过Grafana查看所有监控指标
zer/chatglm3-6b/config.json 问题3:使用离线推理时,性能较差或精度异常。 解决方法:将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m"
zer/chatglm3-6b/config.json 问题3:使用离线推理时,性能较差或精度异常。 解决方法:将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m"
级到最新版本。 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 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 文本序列长度 并行参数设置 规格与节点数 1 llama2
pt.conf.d/10periodic”文件: vi /etc/apt/apt.conf.d/10periodic 修改文件以将所有选项设置为“0”: APT::Periodic::Update-Package-Lists "0"; APT::Periodic::Downloa
订阅的主题。 entity String 订阅的主题。 events Array of strings 订阅的事件。 请求示例 创建消息订阅。设置订阅的主题为“fengbin26”,订阅的主题为“238947895793875835893490”,订阅的事件为“[ "*:failed
oken和大于max_model_len,服务端返回报错Response payload is not completed,见图2。 再次设置输入输出的token和小于max_model_len访问推理服务,服务端响应200,见图3。 客户端仍返回报错Response payload
节点池名称。比如:nodePool-1。 taints Array of Taint objects 支持给创建出来的节点加taints来设置反亲和性,非特权池不能指定。 labels Map<String,String> k8s标签,格式为key/value键值对。 tags Array
节点池名称。比如:nodePool-1。 taints Array of Taint objects 支持给创建出来的节点加taints来设置反亲和性,非特权池不能指定。 labels Map<String,String> k8s标签,格式为key/value键值对。 tags Array
oken和大于max_model_len,服务端返回报错Response payload is not completed,见图2。 再次设置输入输出的token和小于max_model_len访问推理服务,服务端响应200,见图3。 客户端仍返回报错Response payload