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al目录下安装依赖。 cd opencompass #在benchmark_eval目录下 pip install -e . #下载对应依赖 cd ../human-eval #在benchmark_eval目录下 (可选,如果选择使用humaneval数据集) pip install
预训练 预训练 介绍如何进行预训练,包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调、超参配置、训练任务、性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调、超参配置、训练任务、性能查看。 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink
|──scripts/ # 各模型训练需要的启动脚本,训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中。 # 数据目录结构 |── processed_for_input #目录结构会自动生成,无需用户创建 |──
|──scripts/ # 各模型训练需要的启动脚本,训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中。 # 自动生成数据目录结构 |── processed_for_input #目录结构会自动生成,无需用户创建
存在、检查OBS的访问权限、检查图片是否符合要求。 针对物体检测作业,排查思路请参见确保OBS中的数据存在、检查OBS的访问权限、检查图片是否符合要求、检查标注框是否符合要求(物体检测)。 针对预测分析作业,排查思路请参见确保OBS中的数据存在、检查OBS的访问权限、预测分析作业失败的排查思路。
创建Notebook实例。 在ModelArts控制台创建一个Notebook实例,选择要使用的AI框架,创建Notebook时可以选择任意镜像。具体参见创建Notebook实例。 创建成功后,Notebook实例的状态为“运行中”,单击操作列的“打开”,访问JupyterLab。
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递减排序,默认值 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。通过调用IAM服务获取用户Token接口获取(响应消息头中X-Subject-Token的值)。 响应参数 状态码: 200 表4 响应Body参数
问题,重复输出感叹号 检查步骤六中4. 配置环境变量章节中,高精度模式的环境变量是否开启。 问题8:使用autoAWQ进行qwen-7b模型量化时报错TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable 解决办法:修改qwen-7b权重路径下modeling_qwen
下载对应版本的vscode-server,根据Commit码和Notebook实例镜像架构下载。 如果下载报错“Not Found”,请下载别的版本VS Code重新在本地安装,目前推荐: Vscode-1.86.2。 如果实例的架构是x86_64的,通过下面的链接,手动修改Commit码(Commit码替换时
被清理。例如:用户在开发环境中的其他目录下安装的外部依赖包等,在Notebook停止后会被清理。您可以通过保存镜像的方式保留开发环境设置,具体操作请参考保存Notebook实例。 Notebook实例将停止计费,但如有EVS盘挂载,存储部分仍会继续计费。 删除实例 针对不再使用的
Notebook的自定义镜像制作方法 用户在使用ModelArts开发环境时,经常需要对开发环境进行一些改造,如安装、升级或卸载一些包。但是某些包的安装升级需要root权限,运行中的Notebook实例中无root权限,所以在Notebook实例中安装需要root权限的软件,目前在预置
如何查看Keras版本 在ModelArts管理控制台,创建一个Notebook实例,镜像选择“TensorFlow-1.13”或“TensorFlow-1.15”。 打开Notebook,在JupyterLab中执行!pip list查看Keras的版本。 图1 查看Keras引擎版本 父主题:
906-xxx.zip。 准备镜像 准备推理模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例在Notebook上部署推理服务进行调试,因此需要创建Notebook。 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。
零代码、免配置、免调优模型开发 平台结合与100+客户适配、调优开源大模型的行业实践经验,沉淀了大量适配昇腾,和调优推理参数的最佳实践。通过为客户提供一键式训练、自动超参调优等能力,和高度自动化的参数配置机制,使得模型优化过程不再依赖于手动尝试,显著缩短了从模型开发到部署的周期,确
在预置服务列表,选择所需的服务,单击操作列的“更多 > 部署为我的服务”,跳转到“创建模型”页面。 在创建模型页面,完成参数配置,创建我的模型。操作指导请参见在MaaS中创建模型。 当模型创建成功后,需要部署成模型服务,操作指导请参见使用MaaS部署模型服务。 模型服务部署成功后,即可继续使用。
为此处实际创建的组织名称。 单击右上角“登录指令”,获取登录访问指令。 以root用户登录ECS环境,输入登录指令。 图1 在ECS中执行登录指令 Step2 上传镜像到SWR 此小节介绍如何上传镜像至容器镜像服务SWR的镜像仓库。 登录SWR后,使用docker tag命令给上
iam_endpoint为IAM的终端节点。 user_name为IAM用户名。 user_password为用户登录密码。 domain_name为用户所属的帐号名。 cn-north-1为项目名,代表服务的部署区域。 返回状态码“201 Created”,在响应Header中获取
管理批量推理作业 查看批量服务详情 查看批量服务的事件 管理批量服务生命周期 修改批量服务配置 父主题: 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
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