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工具查看 nerdctl --namespace k8s.io image list 步骤三 构建ModelArts Lite训练镜像 获取模型软件包,并上传到机器SFS Turbo的目录下(可自定义路径),获取地址参考表1。 解压AscendCloud压缩包及该目录下的训练代码AscendCloud-LLM-6
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构造请求 本节介绍REST API请求的组成,并以调用IAM服务的获取用户Token接口说明如何调用API,Token可以用于调用其他API时的鉴权。 您还可以通过这个视频教程了解如何构造请求调用API:https://bbs.huaweicloud.com/videos/102987
Eagle投机小模型训练 什么是Eagle投机小模型训练 2013年12月滑铁卢大学、加拿大向量研究院、北京大学等机构联合发布Eagle,旨在提升大语言模型的推理速度,同时保证模型输出文本的分布一致。这种方法外推LLM的第二顶层特征向量,能够显著提升生成效率。 Eagle训练了一个单层模型,使用input
部署在线服务 部署在线服务包括: 已部署为在线服务的初始化。 部署在线服务predictor。 部署批量服务transformer。 部署服务返回服务对象Predictor,其属性包括服务管理章节下的所有功能。 示例代码 在ModelArts notebook平台,Session
创建AI应用 功能介绍 导入元模型创建AI应用。 执行代码、模型需先上传至OBS(训练作业生成的模型已默认存储到OBS)。 接口约束 使用模板导入模型与不使用模板导入这两类导入方式的Body参数要求不一样。以下Body参数说明中以模板参数表示适合使用模板导入模型时填写的参数,非模
PU)、CANN(NPU)。 自定义模型使用的预置镜像 AI Gallery提供了PyTorch基础镜像,镜像里已经安装好了运行任务所需的软件,供自定义模型直接使用,快速进行训练、推理。预置镜像的版本信息请参见表3。 表3 AI Gallery预置镜像列表 引擎类型 资源类型 版本名称
在ModelArts Studio基于Qwen2-7B模型实现新闻自动分类 仅“华东二”和“西南-贵阳一”区域支持使用ModelArts Studio大模型即服务平台(MaaS)。 应用场景 在数字化时代,新闻的生成与传播速度不断刷新记录。在ModelArts Studio大模型
可以通过执行docker pull、apt-get update/upgrade和pip install命令判断是否可正常访问外部可用的开源软件仓库,若可以正常访问表示环境已连接外部网络。 上述的虚拟机或物理机需要为arm64架构。 建议构建节点安装的Linux系统版本为Ubuntu
地址{image_url}获取请参见表1。 docker pull {image_url} Step3 上传代码包和权重文件 上传安装依赖软件推理代码AscendCloud-LLM-6.3.908-xxx.zip和算子包AscendCloud-OPP-6.3.908-xxx.zip到主机中,包获取路径请参见表2。
建议使用官方提供的镜像部署推理服务。镜像地址{image_url}获取请参见表1。 docker pull {image_url} 步骤三 上传代码包和权重文件 上传安装依赖软件推理代码AscendCloud-LLM-6.3.909-xxx.zip和算子包AscendCloud-OPP-6.3.909-xxx.zip到主机中,包获取路径请参见表2。
训练作业卡死检测 什么是训练作业卡死检测 训练作业在运行中可能会因为某些未知原因导致作业卡死,如果不能及时发现,就会导致无法及时释放资源,从而造成极大的资源浪费。为了节省训练资源成本,提高使用体验,ModelArts提供了卡死检测功能,能自动识别作业是否卡死,并在日志详情界面上展