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Integer 资源规格的弹性使用量,物理池该值和count相同。 azs Array of azs objects 资源所在的AZ的数量。 nodePool String 节点池名称。比如:nodePool-1。 表15 azs 参数 参数类型 描述 az String AZ的名称。 count
nvidia.com/gpu String GPU节点的GPU资源量。 huawei.com/ascend-snt3 String 昇腾节点的NPU资源量。 huawei.com/ascend-snt9 String 昇腾节点的NPU资源量。 状态码:400 表10 响应Body参数
器环境配置指南。 本文基于方式二的环境进行操作,请参考方式二中的环境开通和配置指导完成裸机和容器开发初始化配置。注意业务基础镜像选择Ascend+PyTorch镜像。 配置好的容器环境如下图所示: 图1 环境配置完成 父主题: 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导
如何切分ModelArts数据集? 在发布数据集时,仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。 一般默认不启用该功能。启用后,需设置对应的训练验证比例。 输入“训练集比例”,数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练集比例”后,“验证集比例”自动填充。“训练集比例”加“验证集比例”等于1。
Standard数据管理 ModelArts Standard数据管理提供了一套高效便捷的管理和标注数据框架。支持图片、文本、语音、视频等多种数据类型,涵盖图像分类、目标检测、音频分割、文本分类等多个标注场景,适用于计算机视觉、自然语言处理、音视频分析等AI项目场景。 ModelArts
String 用户在运营平台选择的折扣信息。 os.modelarts/service.console.url 否 String 订购订单支付完成后跳转的url地址。 os.modelarts/order.id 否 String 订单id,包周期资源创建或者计费模式变更的时候该参数必需。 表5
NodePoolSpec object 更新节点池的请求体。 表4 NodePoolSpec 参数 是否必选 参数类型 描述 resources 是 PoolResource object 节点池中的资源信息列表,包括资源规格和相应规格的资源数量,自定义配置等。 表5 PoolResource
Integer 资源规格的弹性使用量,物理池该值和count相同。 azs Array of azs objects 资源所在的AZ的数量。 nodePool String 节点池名称。比如:nodePool-1。 表14 azs 参数 参数类型 描述 az String AZ的名称。 count
title信息,主要用于前端的名称展示。 否 str description 数据集创建节点的描述信息。 否 str policy 节点执行的policy。 否 StepPolicy depend_steps 依赖的节点列表。 否 Step或者Step的列表 表2 CreateDatasetInput
ModelArts开发环境针对推理昇腾迁移的场景提供了云上可以直接访问的开发环境,具有如下优点: 利用云服务的资源使用便利性,可以直接使用到不同规格的昇腾设备。 通过指定对应的运行镜像,可以直接使用预置的、在迁移过程中所需的工具集,且已经适配到最新的版本可以直接使用。 开发者可以通过浏
Integer 资源规格的弹性使用量,物理池该值和count相同。 azs Array of azs objects 资源所在的AZ的数量。 nodePool String 节点池名称。比如:nodePool-1。 表15 azs 参数 参数类型 描述 az String AZ的名称。 count
Ascend-vLLM的主要特点 易用性:Ascend-vLLM简化了在大模型上的部署和推理过程,使开发者可以更轻松地使用它。 易开发性:提供了友好的开发和调试环境,便于模型的调整和优化。 高性能:通过自研特性和针对NPU的优化,如PD分离、前后处理、sample等,实现了高效的推理性能。 Ascend-vLLM架构
删除maos-node-agent的pod(重启pod)。 CCE页面上删除节点上的污点A200008。 ModelArts上重置节点。 CCE页面上配置中心修改默认调度器为volcano。 该方案的缺点:后续对ModelArts的节点做相关操作如重置、升级驱动等可能会出现节点异常无法启动的情况。 父主题:
断点续训和故障快恢说明 相同点 断点续训(Checkpointing)和故障快恢都是指训练中断后可从训练中一定间隔(${save-interval})保存的模型(包括模型参数、优化器状态、训练迭代次数等)继续训练恢复,而不需要从头开始。 不同点 断点续训:可指定加载训练过程中生成
断点续训和故障快恢说明 相同点 断点续训(Checkpointing)和故障快恢都是指训练中断后可从训练中一定间隔(${save-interval})保存的模型(包括模型参数、优化器状态、训练迭代次数等)继续训练恢复,而不需要从头开始。 不同点 断点续训:可指定加载训练过程中生成
断点续训和故障快恢说明 相同点 断点续训(Checkpointing)和故障快恢都是指训练中断后可从训练中一定间隔(${save-interval})保存的模型(包括模型参数、优化器状态、训练迭代次数等)继续训练恢复,而不需要从头开始。 不同点 断点续训:可指定加载训练过程中生成
断点续训和故障快恢说明 相同点 断点续训(Checkpointing)和故障快恢都是指训练中断后可从训练中一定间隔(${save-interval})保存的模型(包括模型参数、优化器状态、训练迭代次数等)继续训练恢复,而不需要从头开始。 不同点 断点续训:可指定加载训练过程中生成
ModelStep的输出 depend_steps=[job_step_1, job_step_2] # 依赖的作业类型节点对象 )# job_step是wf.steps.JobStep的 实例对象,train_url是wf.steps.JobOutput的name字段值
批量重启节点 功能介绍 批量重启指定资源池中的节点 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 /v2/{project_id}/pools/{pool