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\ per_device_batch_size=4 \ bash llama32_vision_11b_finetune_lora.sh 多机训练 cd ${container_work_dir} # 指定model_path为步骤八:下载模型权重下载的Llama-3.2-11B
一个容器名称。 ${image_name}:容器镜像的名称。 --device=/dev/davinci0 :挂载对应卡到容器,当需要挂载多卡,请依次添加多项该配置 通过容器名称进入容器中。默认使用ma-user用户,后续所有操作步骤都在ma-user用户下执行。 docker exec
数说明”表下的说明查询修改 train_instance_count=1, # 节点数,适用于多机分布式训练,默认是1 #pool_id='若指定专属池,替换为页面上查到的poolId',同时修改资源规格为专属池专用的虚拟子规格
为个人开发者、企业和设备生产厂商提供了一整套安全可靠的一站式部署方式。 在线服务 在线推理服务,可以实现高并发,低延时,弹性伸缩,并且支持多模型灰度发布、A/B测试。将模型部署为一个Web Service,并且提供在线的测试UI与监控能力。 发布区域:华北-北京一、华北-北京四、
rank_table local_ranktable_10.**.**.18_host.json # api-server 如果要启动多P多D服务,则需要修改--prefill-server-list和--decode-server-list参数,每个实例之间用空格隔开,例如2p2d-tp2:
P/gRPC等多种服务协议,支持TensorFlow、TensorRT、PyTorch、ONNXRuntime等多种推理引擎后端,并且支持多模型并发、动态batch等功能,能够提高GPU的使用率,改善推理服务的性能。 当从第三方推理框架迁移到使用ModelArts推理的模型管理和
“spec”字段下的“flavor_id”表示训练作业所依赖的规格,使用2记录的flavor_id。“node_count”表示训练是否需要多机训练(分布式训练),此处为单机情况使用默认值“1”。“log_export_path”用于指定用户需要上传日志的obs目录。 返回状态码“201