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JobEngine(image_url="fake_image_url"), # 自定义镜像的url,格式为:组织名/镜像名称:版本号,不需要携带相应的域名地址;如果image_url需要设置为运行态可配置,则使用如下方式:image_url=wf.Placeholder(name="image_url"
如何将在ModelArts中训练好的模型下载或迁移到其他账号? 通过训练作业训练好的模型可以下载,然后将下载的模型上传存储至其他账号对应区域的OBS中。 获取模型下载路径 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”,进入“训练作业”列表。 在训练作业列表中,单击目标训练作业名称,查看该作业的详情。
训练容错检查(自动重启),帮助用户隔离故障节点,优化用户训练体验。详细可了解:训练容错检查 无条件自动重启,不管什么原因系统都会自动重启训练作业,提高训练成功率和提升作业的稳定性。详细可了解:无条件自动重启。 选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况,用户可参考表2进行配置。
保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 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。 镜像版本
”后将无法再次查看密钥。 最多支持创建5个密钥,密钥只会在新建后显示一次,请妥善保存。 当密钥丢失将无法找回,请新建API Key获取新的访问密钥。 步骤二:调用MaaS模型服务进行预测 在ModelArts Studio左侧导航栏,选择“模型推理”。 在“模型推理”页面,单击“
在Notebook中安装 例如,通过JupyterLab在“TensorFlow-1.8”的环境中安装Shapely。 打开一个Notebook实例,进入到Launcher界面。 在“Notebook”区域下,选择“TensorFlow-1.8”,新建一个ipynb文件。 在新建的No
资源规格训练时为什么训练速度差不多? 如果用户的代码中训练任务是单进程的,使用Notebook 8核64GB,72核512GB训练的速度是基本一致的,例如用户用的是2核4GB的资源,使用4核8GB,或者8核64GB效果是一样的。 如果用户的代码中训练任务是多进程的,使用Notebook
原因分析 出现该问题的可能原因如下: OBS相关错误。 OBS文件不存在。The specified key does not exist。 用户OBS权限不足。 OBS限流。 OBS其他问题。 磁盘空间不足。 处理方法 如果是OBS相关错误。 OBS文件不存在。The specified
#原始权重与tokenizer目录,需要用户手动创建,后续操作步骤中会提示 |── Llama2-70B |── tokenizers #tokenizer目录,需要用户手动创建,后续操作步骤中会提示 |──
object JupyterLab连接信息。 tensorboard Tensorboard object Tensorboard连接信息。 mindstudio_insight MindStudioInsight object MindStudio Insight连接信息。 表57 SSHResp
|──saves/qwen2-7b/sft_lora/ # 训练完成生成目录Qwen2-7B,自动生成 上传代码和权重文件到工作环境 使用root用户以SSH的方式登录DevServer。 将AscendCloud代码包AscendCloud-xxx-xxx.zip上传到${workdir}目录下
在创建训练作业时指定的代码目录不存在导致训练失败。 处理方法 请您根据报错原因排查创建训练作业时指定的代码目录,即OBS桶的路径是否正确。有两种方法判断是否存在。 使用当前账户登录OBS管理控制台,去查找对应的OBS桶、文件夹、文件是否存在。 通过接口判断路径是否存在。在代码中执行如下命令,检查路径是否存在。 import
til工具快速使用,将OBS桶中的数据下载至SFS Turbo中。注意:需要使用用户账号中的AK和SK进行签名验证,确保通过授权的账号才能访问指定的OBS资源。 父主题: 准备工作
数据处理过程中对数据进行解压,导致数据大小膨胀,将"/cache"目录空间用完。 数据未保存至/cache目录或者/home/ma-user/目录(/cache会软连接成/home/ma-user/),导致数据占满系统目录。系统目录仅支持系统功能基本运行,无法支持大数据存储。 部分训练任务会在训练过程中生
获取对应模型的权重文件,获取链接参考表1。 权重文件下载有如下几种方式,但不仅限于以下方式: 方法一:网页下载:通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接,即可在模型主页的Files and Version中下载文件。 方法二:huggingface-cli:huggingface-cli是
chmark,支持训练、性能对比、下游任务评测、loss和下游任务对比能力。对比结果以excel文件呈现。方便用户验证发布模型的质量。所有配置都通过yaml文件设置,用户查看默认yaml文件即可知道最优性能的配置。 目前仅支持SFT指令监督微调训练阶段。 代码目录 benchma
在ModelArts的Notebook中内置引擎不满足使用需要时,如何自定义引擎IPython Kernel? 使用场景 当前Notebook默认内置的引擎环境不能满足用户诉求,用户可以新建一个conda env按需搭建自己的环境。本小节以搭建一个“python3.6.5和tensorflow1.2.0”的IPython
导入模型后部署服务,提示磁盘不足 问题现象 用户在导入模型后,部署服务时,提示磁盘空间不足:“No space left on device”。 原因分析 ModelArts部署使用的是容器化部署,容器运行时有空间大小限制,当用户的模型文件或者其他自定义文件,系统文件超过Docker
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,用户需要购买专属资源池,具体步骤请参考创建资源池。 资源规格要求: 计算规格:用户可参考表1。 硬盘空间:至少200GB。 昇腾资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示昇腾单卡。
M、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程,利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件,为用户提供推理部署方案,帮助用户使能大模型业务。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 约束限制 本方案目前仅适用于部分企业客户。