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aarch64 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1,执行以下命令配置IP转发。
关键日志报错(出现以下任意报错): 报错1: [INFO|trainer.py:2278] 2025-01-09 20:49:47,170 >> Will skip the first 5 epochs then the first 0 batches 报错2: [rank0]: RuntimeError:
String 任务某个步骤的描述。 表6 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6 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。
908软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.908-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 说明: 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息,说明您没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。
aarch64 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1,执行以下命令配置IP转发。
发布成功后,会生成资产链接,用户可以单击链接跳转到资产的详情页面。 删除发布的数据集 当您需要删除发布在AI Gallery中的数据集时,可以执行如下步骤进行删除。 在AI Gallery页面的右上角单击“个人中心 > 我的数据”。 在“我的发布”页签,单击目标数据集右侧的“删除”,在弹窗中确认删除。
算法也是比较简单的用于教学的神经网络算法。这样的数据和算法生成的模型仅适用于教学模式,并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求,预测图片必须和训练集中的图片相似(黑底白字)才可能预测准确。 图8 示例图片 图9 预测结果展示 Step7 清除资源 如果不再
为当前ssh远程主机的IP地址(私网IP)。 多机执行命令为:sh scripts/llama2/0_pl_lora_70b.sh <MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx> <NNODES=4> <NODE_RANK=0> # 仅需要修改预训练中的多机训练执行命令即可
本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表2所示。 表2 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.3.911-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推理部署代码和推理评测代码、推理依赖的算子包。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。
8:图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9:图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10:图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11:图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12:图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
发空间中运行,发现镜像中可能存在的问题。 表10 参数说明 参数名 参数类型 是否必选 参数说明 -swr / --swr-path String 是 需要调试的镜像的SWR路径。 -r / --region String 是 需要调试的镜像所在的区域。 -s / --service
虚拟私有云可以为您构建隔离的、用户自主配置和管理的虚拟网络环境,操作指导请参考创建虚拟私有云和子网。 购买弹性云服务器ECS 如果您需要在服务器上部署相关业务,较之物理服务器,弹性云服务器的创建成本较低,并且可以在几分钟之内快速获得基于云服务平台的弹性云服务器设施,并且这些基础设施是弹性的,可以根
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。
场景说明 针对ModelArts目前不支持的AI引擎,您可以通过自定义镜像的方式将编写的模型导入ModelArts,创建为模型。 本文详细介绍如何在ModelArts的开发环境Notebook中使用基础镜像构建一个新的推理镜像,并完成模型的创建,部署为在线服务。本案例仅适用于华为云北京四和上海一站点。
--backend:服务类型,如tgi,vllm,mindspore、openai。 --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。 --dataset:数据集路径。 --dataset-type:支持三种
使用Msprobe的整网Dump和比对分析功能。 首先安装社区Msprobe工具,命令如下: pip install mindstudio-probe 使能工具进行数据Dump分析。本实验可在train.py中如下两处添加使能代码: 其中config.json的内容如下: { "task":
在MaaS服务的“模型部署”页面,选择“我的服务”页签,在服务列表选择模型服务“service-1122”,单击操作列的“更多 > 删除”,在弹窗中输入“DELETE”,单击“确定”,删除服务。 在MaaS服务的“我的模型”页面,选择模型“Qwen2-7B”,单击操作列的“更多 >
为当前ssh远程主机的IP地址(私网IP)。 # 多机执行命令为:sh scripts/llama2/0_pl_sft_70b.sh <MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx> <NNODES=4> <NODE_RANK=0> # 仅需要修改预训练中的多机训练执行命令即可
为当前ssh远程主机的IP地址(私网IP)。 多机执行命令为:sh scripts/llama2/0_pl_lora_70b.sh <MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx> <NNODES=4> <NODE_RANK=0> # 仅需要修改预训练中的多机训练执行命令即可