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在服务部署页面,选择模型部署使用的资源规格。 模型来源:默认为生成的模型。 选择模型及版本:自动匹配当前使用的模型版本,支持选择版本。 资源池:默认公共资源池。 分流:默认为100,输入值必须是0-100之间。 计算节点规格:请根据界面显示的列表,选择可用的规格,置灰的规格表示当前环境无法使用。
在服务部署页面,选择模型部署使用的资源规格。 模型来源:默认为生成的模型。 选择模型版本:自动匹配当前使用的模型版本,支持选择版本。 资源池:默认公共资源池。 分流:默认为100,输入值必须是0-100之间。 计算节点规格:请根据界面显示的列表,选择可用的规格,置灰的规格表示当前环境无法使用。如
en系模型),开启并行可以减少显存占用,以提升推理吞吐量。 export USE_PFA_HIGH_PRECISION_MODE=1 # PFA算子是否使用高精度模式;默认值为0表示不开启。针对Qwen2-7B模型,必须开启此配置,否则精度会异常;其他模型不建议开启,因为性能会有损失。
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard。资源规格需要使用专属资源池中的昇腾Snt9B资源,请参考创建资源池购买资源。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 专属资源池驱动检查 登录ModelArts控制台,单击“专属资源池
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard。资源规格需要使用专属资源池中的昇腾Snt9B资源,请参考创建资源池购买资源。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 专属资源池驱动检查 登录ModelArts控制台,单击“专属资源池
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard。资源规格需要使用专属资源池中的昇腾Snt9B资源,请参考创建资源池购买资源。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 专属资源池驱动检查 登录ModelArts控制台,单击“专属资源池
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 参数 参数类型 描述 flavor String 资源规格名称,比如:modelarts.vm.gpu.t4u8。 count Integer 规格保障使用量。 maxCount
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6 PoolResource 参数 参数类型 描述 flavor String 资源规格名称,比如:modelarts.vm.gpu.t4u8。 count Integer 规格保障使用量。 maxCount
flavor String 实例的机器规格,缺省时返回全部类型。现在支持的有: modelarts.vm.cpu.free modelarts.vm.gpu.free flavor_details Object 规格详情,用于展示规格信息,以及查询规格是否售罄。请参见表16。 status
专属池驱动版本如何升级? 当专属资源池中的节点含有GPU/Ascend资源时,用户基于自己的业务,可能会有自定义GPU/Ascend驱动的需求,ModelArts面向此类客户提供了自助升级专属资源池GPU/Ascend驱动的能力,具体操作请参见资源池驱动升级。 父主题: FAQ
STOPPING,停止中 STOPPED,停止 UNAVAILABLE,故障 DELETED,已删除 RESIZING,规格变更中 RESIZE_FAILED,规格变更失败 sortby 否 String 分类标准,支持“name”、“creation_timestamp”。默认为“name”。
镜像:在“自定义镜像”页签选择已上传的自定义镜像。 资源类型:按实际情况选择已创建的专属资源池。 规格:选择8卡GPU规格,“run.sh”文件中默认MA_NUM_GPUS为8卡,因此选择notebook规格时需要与MA_NUM_GPUS默认值相同。 存储配置:选择“弹性文件服务SFS”作为存储位置。子目录
在服务部署页面,选择模型部署使用的资源规格。 模型来源:默认为生成的模型。 选择模型及版本:自动匹配当前使用的模型版本,支持选择版本。 资源池:默认公共资源池。 分流:默认为100,输入值必须是0-100之间。 计算节点规格:请根据界面显示的列表,选择可用的规格,置灰的规格表示当前环境无法使用。
在服务部署页面,选择模型部署使用的资源规格。 模型来源:默认为生成的模型。 选择模型及版本:自动匹配当前使用的模型版本,支持选择版本。 资源池:默认公共资源池。 分流:默认为100,输入值必须是0-100之间。 计算节点规格:请根据界面显示的列表,选择可用的规格,置灰的规格表示当前环境无法使用。
在服务部署页面,选择模型部署使用的资源规格。 模型来源:默认为生成的模型。 选择模型及版本:自动匹配当前使用的模型版本,支持选择版本。 资源池:默认公共资源池。 分流:默认为100,输入值必须是0-100之间。 计算节点规格:请根据界面显示的列表,选择可用的规格,置灰的规格表示当前环境无法使用。
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard。资源规格需要使用专属资源池中的昇腾Snt9B资源,请参考创建资源池购买资源。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 专属资源池驱动检查 登录ModelArts控制台,单击“专属资源池
用户自行安装了Jupyterlab服务导致冲突的,需要用户本地使用Jupyterlab命令罗列出相关的静态文件路径,删除并且卸载镜像中的Jupyterlab服务; 用户自己业务占用了开发环境官方的8888、8889端口的,需要用户修改自己的进程端口号; 用户的镜像指定了PYTHONPATH、sys.path导致服务启
订阅完成后,单击“前往控制台”,选择云服务区域为“华北-北京四”,单击“确定”后系统页面会自动跳转至“算法管理>我的订阅”。单击“产品名称”列的小圆点选中该算法,下方白色提示框会显示所选算法的基本信息和版本列表。 准备数据集 进入AI Gallery,搜索8类常见生活垃圾图片数据集。 单击“下载”,选择云服务区域“华
此处的“demo”为用户自定义的OBS存放代码路径的最后一级目录,可以根据实际修改。 资源池:在“专属资源池”页签选择GPU规格的专属资源池。 规格:选择单GPU规格。 单击“提交”,在“信息确认”页面,确认训练作业的参数信息,确认无误后单击“确定”。 训练作业创建完成后,后台将自动完
requirements.txt && /bin/sh tools/run.sh 资源池:在“专属资源池”页签选择GPU规格的专属资源池。 规格:选择8卡GPU规格。 计算节点:1。 SFS Turbo:增加挂载配置,选择SFS名称,云上挂载路径为“/home/ma-user/work”。