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install modelarts_workflow-1.0.1-py2.py3-none-any.whl 如果导入失败,建议重新执行安装命令,或者重启kernel后再次执行安装命令。 方法二:使用本地IDE远程连接Notebook准备环境 使用本地IDE如PyCharm开发工作流,您只需
如无法访问公网则需配置代理,增加`--build-arg`参数指定代理地址确保访问公网。 docker build --build-arg "https_proxy=http://xxx.xxx.xxx.xxx" --build-arg "http_proxy=http://xxx.xxx
sslVerify=false https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git cd ComfyUI # 切换到0.2.7分支 git reset --hard 6966729 修改requirements.txt中的torch/torchvi
${pod_name}:pod名,例如图1${pod_name}为yourapp-87d9b5b46-c46bk。 进入benchmark_tools目录下,切换conda环境并安装依赖。 cd /home/ma-user/AscendCloud/AscendCloud-LLM/llm_tools/
可以根据实际需求设置。 --num-requests:输出数据集的数量,可以根据实际需求设置。 进入benchmark_tools目录下,切换一个conda环境。 cd benchmark_tools conda activate python-3.9.10 执行脚本benchmark_serving
${pod_name}:pod名,例如图1${pod_name}为yourapp-87d9b5b46-c46bk。 进入benchmark_tools目录下,切换conda环境并安装依赖。 cd /home/ma-user/AscendCloud/AscendCloud-LLM/llm_tools/
W4A16量化工具 ├──convert_awq_to_npu.py # awq权重转换脚本 ├──quantize.py # 昇腾适配的量化转换脚本 ├──build.sh # 安装量化模块的脚本 ├──llm_evaluation
接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考:https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式,离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/lates
orch/fast_example/log”。 操作步骤 调用认证鉴权接口获取用户的Token。 请求消息体: URI格式:POST https://{iam_endpoint}/v3/auth/tokens 请求消息头:Content-Type →application/json
对Notebook的访问。 dev_service String 访问Notebook的途径,枚举值如下: NOTEBOOK:可以通过https协议访问Notebook。 SSH:可以通过SSH协议远程连接Notebook。 ssh_keys Array of strings S
将子用户子账号加入用户组。在“加入用户组”步骤中,选择“用户组”,然后单击“创建用户”。系统将前面设置的多个用户加入用户组中。 用户登录并验证权限。 新创建的用户登录控制台,切换至授权区域,验证权限: 在“服务列表”中选择ModelArts,进入ModelArts主界面,选择不同类型的专属资源池,在页面单击“创建”
s_agency的委托。 响应参数 无 请求示例 创建ModelArts委托。设置委托名称后缀为“iam-user01”。 POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/agency { "agency_name_suffix" : "iam-user01"
Map<String,Map<String,Integer>> 团队标注任务成员标注情况的统计信息。 请求示例 查询团队标注任务成员的进度信息 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/workforce-tasks/
&& cd ${container_work_dir}/data # 下载pretrain_clip场景的数据集 git clone https://huggingface.co/datasets/liuhaotian/LLaVA-Pretrain cd LLaVA-Pretrain
为docker镜像的ID,在宿主机上可通过docker images查询得到。 --shm-size:表示共享内存,用于多进程间通信。由于需要转换较大内存的模型文件,因此大小要求200g及以上。 修改目录权限,上传代码和数据到宿主机时使用的是root用户,如用ma-user用户训练,此处需要执行如下命令统一文件权限。
为docker镜像的ID,在宿主机上可通过docker images查询得到。 --shm-size:表示共享内存,用于多进程间通信。由于需要转换较大内存的模型文件,因此大小要求200g及以上。 修改目录权限,上传代码和数据到宿主机时使用的是root用户,如用ma-user用户训练,此处需要执行如下命令统一文件权限。
为docker镜像的ID,在宿主机上可通过docker images查询得到。 --shm-size:表示共享内存,用于多进程间通信。由于需要转换较大内存的模型文件,因此大小要求200g及以上。 修改目录权限,上传代码和数据到宿主机时使用的是root用户,如用ma-user用户训练,此处需要执行如下命令统一文件权限。
ocker命令基本一致,可用于后续镜像构建步骤中。 # 下载 nerdctl 工具,注意使用的是1.7.6 arm64版本 wget https://github.com/containerd/nerdctl/releases/download/v1.7.6/nerdctl-1.7
kubectl exec -it {pod_name} bash -n {namespace} 激活conda模式。 su - ma-user //切换用户身份 conda activate MindSpore //激活 MindSpore环境 创建测试代码test.py。 from flask
配置方案,有效避免了资源闲置与浪费,降低了进入AI领域的门槛。 架构强调高可用性,多数据中心部署确保数据与任务备份,即使遭遇故障,也能无缝切换至备用系统,维持模型训练不中断,保护长期项目免受时间与资源损耗,确保进展与收益。 大模型应用开发,帮助开发者快速构建智能Agents 在企