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ECS获取和上传基础镜像 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像,请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤,可根据默认选择,或进行自定义。创建完成后,单击“远程登录”,后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注
Turbo文件系统。同一区域不同可用区之间文件系统与云服务器互通,因此保证SFS Turbo与Server服务器在同一区域即可。 当创建文件系统后,您需要使用弹性裸金属服务器来挂载该文件系统,具体步骤请参考挂载NFS协议类型文件系统到云服务器(Linux)。 为避免已挂载文件系统的云服务器重启后,挂载信息丢失,
在线服务预测报错MR.0105 问题现象 部署为在线服务,服务处于运行中状态,预测时报错:{ "erno": "MR.0105", "msg": "Recognition failed","words_result": {}}。 图1 预测报错 原因分析 请在“在线服务”详情页面
volcano job形式下发lite池集群。训练测试用例使用NLP的bert模型,详细代码和指导可参考Bert。 图1 任务示意图 操作步骤 拉取镜像。本测试镜像为bert_pretrain_mindspore:v1,已经把测试数据和代码打进镜像中。 docker pull swr
CommonOperations权限只能二选一,不能同时选。 SFS弹性文件服务 弹性文件服务SFS Turbo的所有权限。使用SFS服务时需要配置。 ECS弹性云服务器 弹性云服务器所有权限。使用ECS服务时需要配置。 SWR容器镜像仓库 容器镜像仓库所有权限。使用SWR服务时需要配置。同时,还需开通SWR组织权限。
线服务。 服务测试 服务部署节点运行成功后,单击“实例详情”可跳转至对应的在线服务详情页面。单击“预测”页签,进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试,是您在自动学习预测分析项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后,您可输入代码进行测试。在“自动学习”
举例。仅做测试验证,可以不需要通过创建deployment或者volcano job的方式,直接启动容器进行测试。训练测试用例使用NLP的bert模型,详细代码和指导可参考Bert。 拉取镜像。本测试镜像为bert_pretrain_mindspore:v1,已经把测试数据和代码打进镜像中。
服务管理权限 表1 服务管理细化权限说明 权限 对应API接口 授权项 依赖的授权项 IAM项目 企业项目 部署模型服务 POST /v1/{project_id}/services modelarts:service:create - √ √ 查询模型服务列表 GET /v1/
base块:基础配置块 ModelName块:该模型所需配置的参数,如qwen2.5-7b块 样例截图如下: 开始训练测试,具体步骤参考训练性能测试或训练精度测试,根据实际情况决定。 父主题: 训练benchmark工具
至该Pod容器内部署在线服务,并最终通过新建一个终端作为客户端来访问并测试该在线服务的功能。 图1 任务示意图 操作步骤 拉取镜像。本测试镜像为bert_pretrain_mindspore:v1,已经把测试数据和代码打进镜像中。 docker pull swr.cn-southwest-2
最优性能的配置。 目前仅支持SFT指令监督微调训练阶段。 准备工作 参考benchmark-准备工作,开始训练测试,具体步骤参考训练性能测试或训练精度测试,根据实际情况决定。 父主题: 训练benchmark工具
base块:基础配置块 ModelName块:该模型所需配置的参数,如qwen2.5-7b块 样例截图如下: 开始训练测试,具体步骤参考训练性能测试或训练精度测试,根据实际情况决定。 父主题: 训练benchmark工具
最优性能的配置。 目前仅支持SFT指令监督微调训练阶段。 准备工作 参考benchmark-准备工作,开始训练测试,具体步骤参考训练性能测试或训练精度测试,根据实际情况决定。 父主题: 训练benchmark工具
线服务。 服务测试 服务部署节点运行成功后,单击“实例详情”可跳转至对应的在线服务详情页面。单击“预测”页签,进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试,是您在自动学习文本分类项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后,您可添加文本进行测试。在“自动学习”
准备一台具有Docker功能的机器,如果没有,建议申请一台弹性云服务器并购买弹性公网IP,并在准备好的机器上安装必要的软件。 ModelArts提供了ubuntu系统的脚本,方便安装docker。 本地Linux机器的操作等同ECS服务器上的操作,请参考本案例。 登录ECS控制台,购买弹性云服务器,镜像选择“公共镜像”,推荐使用ubuntu18
卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大max-model-len长度,不代表最佳性能。 以llama2-13b为例,NPU
卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大max-model-len长度,不代表最佳性能。 以llama2-13b为例,NPU
卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大max-model-len长度,不代表最佳性能。 以llama2-13b为例,NPU
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卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大max-model-len长度,不代表最佳性能。 以llama2-13b为例,NPU