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PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:False;llava多卡启动时需要关闭虚拟内存扩展;开启时可能提升模型性能。允许分配器最初创建一个段,然后在以后需要更多内存时扩展它的大小。 --image-input-type:图像输入模式,pixel_values and
进行适当的访问控制,以确保只有授权用户可以访问管理在线服务等相关资源。 监控和报告任何异常活动,并及时采取措施。 推理部署安全责任 提供商 底层ecs相关的系统补丁修复 k8s的版本更新和漏洞修复 虚拟机OS的版本生命周期维护 ModelArts推理平台自身的安全合规性 容器应用服务加固 模型运行环境的版本更新和漏洞定期修复
如何减小本地或ECS构建镜像的目的镜像的大小? 减小目的镜像大小的最直接的办法就是选择尽可能小且符合自己诉求的镜像,比如您需要制作一个PyTorch2.1+Cuda12.2的镜像,官方如果没有提供对应的PyTorch或者Cuda版本的镜像,优选一个没有PyTorch环境或没有安装
├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本
├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本
x86_64架构的主机,操作系统使用ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”,“镜像”选择“公共镜像”,推荐使用Ubuntu18
x86_64架构的主机,操作系统使用ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”,“镜像”选择“公共镜像”,推荐使用Ubuntu18
├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本
推理方式,取值为real-time/batch/edge。 real-time代表在线服务,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,服务一直保持运行。 batch为批量服务,批量服务可对批量数据进行推理,完成数据处理后自动停止。 edge表示边缘服务,通过华为云智能边缘平台,在边缘节点将模型部署为一个Web
目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 shm-size:共享内存大小。 ${container_name}:容器名称,进入容器时会用到,此处可以自己定义一个容器名称。 ${image_id}:镜像ID,通过docker
├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本
├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本
目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 shm-size:共享内存大小。 ${container_name}:容器名称,进入容器时会用到,此处可以自己定义一个容器名称。 ${image_id}:镜像ID,通过docker
指定每个设备的训练批次大小 gradient_accumulation_steps 8 可修改。指定梯度累积的步数,这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可根据自己要求适配。取值可参考表1中梯度累积值列。 num_train_epochs 5 表示训练轮次,根据实际需要修改。一个Epo
启动入口文件run.sh需要自定义。示例如下: #!/bin/bash # 自定义脚本内容 ... # run.sh调用app.py启动服务器,app.py请参考https示例 python app.py 除了按上述要求设置启动命令,您也可以在镜像中自定义启动命令,在创建模型时填写与您镜像中相同的启动命令。
├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 确保Notebook内通网,已通网可以跳过这一步,未通网需
├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 确保容器内通网,未通网需要配置$config_proxy_
目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 shm-size:共享内存大小。 ${container_name}:容器名称,进入容器时会用到,此处可以自己定义一个容器名称。 ${image_id}:镜像ID,通过docker
在ECS中创建ma-user和ma-group 在ModelArts训练平台使用的自定义镜像时,默认用户为ma-user、默认用户组为ma-group。如果在训练时调用ECS中的文件,需要修改文件权限改为ma-user可读,否则会出现Permission denied错误,因此需
s的Notebook开发环境中,调试和运行代码。 对于使用本地IDE的开发者,由于本地资源限制,运行和调试环境大多使用团队公共搭建的资源服务器,并且是多人共用,这带来一定的环境搭建和维护成本。 而ModelArts的Notebook的优势是即开即用,它预先装好了不同的AI引擎,并