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通过自定义镜像创建模型失败 问题现象 通过用户自定义镜像创建模型失败。 原因分析 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
使用AWQ量化工具转换权重 AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用AWQ量化工具实现推理量化,量化方法为per-group。
使用AWQ量化 AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:per-group Step1 模型量化 可以在Huggingfac
数据集版本发布失败 出现此问题时,表示数据不满足数据管理模块的要求,导致数据集发布失败,无法执行自动学习的下一步流程。 请根据如下几个要求,检查您的数据,将不符合要求的数据排除后再重新启动自动学习的训练任务。 ModelArts.4710 OBS权限问题 ModelArts在跟O
托管模型到AI Gallery AI Gallery上每个资产的文件都会存储在线上的AI Gallery存储库(简称AI Gallery仓库)里面。每一个模型实例视作一个资产仓库,模型实例与资产仓库之间是一一对应的关系。例如,模型名称为“Test”,则AI Gallery仓库有个
multi-step 什么是multi-step vLLM的调度和输入准备的CPU开销可能会导致NPU利用率不足,开启multi-step调度可以有效解决这个问题,开启multi-step调度后会在执行一次调度和输入准备后,连续n步运行模型。通过NPU在n步之间连续处理,而无需等
使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性,在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化,支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。
使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性,在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化,支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。
使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性,在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化,支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。
管理Workflow工作流 启动Workflow 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏选择“开发空间>Workflow”,进入Workflow总览页面。 有3种操作方式运行工作流。 工作流列表页:单击操作栏的“启动”按钮,出现启动Workflow询问弹窗,单击“确定”。
使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性,在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化,支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。
使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性,在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化,支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。
使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性,在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化,支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见表1。
团队成员查询团队标注任务列表 功能介绍 团队成员查询团队标注任务列表。 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}/wo
使用AWQ量化工具转换权重 AWQ(W4A16/W8A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:W4A16
创建API 功能介绍 创建API,未将API授权给APP。 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 /v1/{project_id}/app-auth/{service_id}/apis
使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性,在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化和per-tensor+per-head静态量化,支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。
给子账号配置文件夹级的SFS Turbo访问权限 场景描述 本文介绍如何配置文件夹级的SFS Turbo访问权限,实现在ModelArts中访问挂载的SFS Turbo时,只允许子账号访问特定的SFS Turbo文件夹内容。 给子账号配置文件夹级的SFS Turbo访问权限为白名
数据管理计费项 计费说明 在ModelArts数据管理模块,提供的数据集、数据标注、数据处理功能都不收费。具体如下: 数据集:在ModelArts数据管理中创建数据集时,不收费。 数据标注:在ModelArts数据管理中进行手动标注和智能标注时,不收费。 数据处理:在ModelA
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架LlamaFactory+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite Server上的不同训练阶段方案,包括指令监督微调、DPO偏好训练、RM奖励模型训练、PPO强化训练方案。 DPO(Direct