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benchmark_parallel.csv 参数说明 --host:服务部署的IP,${docker_ip}替换为宿主机实 际的IP地址。 --port:推理服务端口。 --tokenizer:tokenizer路径,HuggingFace的权重路径。 --epochs:测试轮数,默认取值为5
benchmark_parallel.csv 参数说明 --host:服务部署的IP,${docker_ip}替换为宿主机实 际的IP地址。 --port:推理服务端口。 --tokenizer:tokenizer路径,HuggingFace的权重路径。 --epochs:测试轮数,默认取值为5
e/finetune_ds.sh 的脚本,开始训练。 在训练中,程序会自动执行对数据集预处理、权重转换、执行训练等操作,具体可通过查看日志和性能查看日志和性能、训练脚本说明 了解解其中的操作。 训练完成后在SFS Turbo中保存训练的模型结果。(多机情况下,只有在rank_0节
列表,描述了训练服务支持的所有规格的信息。每个元素中flavor_id是可直接用于远程训练任务的计算规格,max_num是该规格的最大节点数。如果用户知道要使用的计算规格,可以略过这一步。 提交远程训练作业。 from modelarts.estimatorV2 import Estimator
ebook SSH:可以通过SSH协议远程连接Notebook AI_FLOW MA_STUDIO TENSOR_BOARD WEB_IDE extensions Map<String,String> 通过应用专属URL直接打开应用进入远程开发模式。 ssh_keys Array
Vnt1机型软件版本建议:gpu driver version : 440.95.01 gpu driver version : 440.95.01(GPU驱动在宿主机中安装,镜像中无需安装) cuda runtime version : 10.2(PyTorch自带,无需关心) cudnn version
当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 检查环境。 SSH登录机器后,检查NPU设备检查。运行如下命令,返回NPU设备信息。 npu-smi info
图28 使用自定义镜像创建训练作业 查看训练日志。 在单击“Apply and Run”按钮后,训练的日志可以在PyCharm窗口中实时展示。也可以单击Event Log中的控制台链接,转调到网页端中查看训练日志。 图29 在PyCharm中查看训练日志 终止训练作业。 如果想要在
SSH:镜像支持本地IDE通过SSH协议远程连接Notebook。 id String 待创建Notebook实例的镜像,需要指定镜像ID,ID格式为通用唯一识别码(Universally Unique Identifier,简称UUID)。预置镜像的ID参考查询支持的镜像列表获取。 name
Standard提供了多种监控查看方式。 方式一:通过ModelArts Standard控制台查看 您在可通过ModelArts控制台的总览页或各模块资源监控页签查看监控指标。具体涉及以下几个方面: 通过ModelArts控制台的总览页查看,具体请参见通过ModelArts控制台查看监控指标。
的推理接口是vllm。 --host ${docker_ip}:服务部署的IP地址,${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port:推理服务端口8080。 --tokenizer:tokenizer路径,HuggingFace的权重路径。 --epochs:测试轮数,默认取值为5
面命令中使用vllm举例。 --host ${docker_ip}:服务部署的IP,${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port:推理服务端口8080。 --tokenizer:tokenizer路径,HuggingFace的权重路径。 --epochs:测试轮数,默认取值为5
桶中的对象不存在,请检查OBS路径中的内容是否存在。具体错误码请参见OBS官方文档。 处理方法 检查OBS路径及内容格式是否正常。 必现的问题,使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。 建议与总结 在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。
ebook SSH:可以通过SSH协议远程连接Notebook AI_FLOW MA_STUDIO TENSOR_BOARD WEB_IDE extensions Map<String,String> 通过应用专属URL直接打开应用进入远程开发模式。 ssh_keys Array
{docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port:服务部署的端口。 --gpu-memory-utilization:NPU使用的显存比例,复用原vLLM的入参名称,默认为0.9。 --trust-remote-code:是否相信远程代码。 --distribut
创建ECS。 参考ECS文档购买弹性云服务器。网络配置、高级配置等后续步骤,可根据默认选择,或进行自定义。创建完成后,单击“远程登录”,并在控制台发送后续步骤中的远程命令。 注意:创建的ECS虚拟机使用ARM镜像创建。 图1 购买ECS 安装Docker。 检查docker是否安装。 docker
分页查询智能任务列表 功能介绍 分页查询智能任务列表,包括“智能标注”和“自动分组”两大类智能任务。可通过指定“type”参数来单独查询某类任务的列表。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练,选中系统中已有的模型进行智能标注,快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。
--tensor-parallel-size:并行卡数。 --hostname:服务部署的IP,使用本机IP 0.0.0.0。 --port:服务部署的端口8080。 --max-model-len:最大数据输入+输出长度,不能超过模型配置文件config.json里面定义的“max
tensor-parallel-size:并行卡数。 --hostname:服务部署的IP,使用本机IP 0.0.0.0。 --port:服务部署的端口8080。 --max-model-len:最大数据输入+输出长度,不能超过模型配置文件config.json里面定义的“max
管理标注作业 查看标注作业 在ModelArts数据标注页面可查看用户自己创建的标注作业。 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏选择“数据准备>数据标注”,进入数据标注页面。 在“我创建的”页签,可查看自己创建的标注作业。用户可查看自己创建的标注作业的相关信息。 图1 我创建的