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准备镜像 准备训练Llama2-13B模型适用的容器镜像,包括获取镜像地址,了解镜像中包含的各类固件版本,配置Standard物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的训练的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 训练基础镜像
准备镜像 准备大模型推理适用的容器镜像,包括获取镜像地址,了解镜像中包含的各类固件版本,配置Standard物理机环境操作。 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr.cn-southwest-2
准备镜像 准备大模型推理适用的容器镜像,包括获取镜像地址,了解镜像中包含的各类固件版本,配置Standard物理机环境操作。 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr.cn-southwest-2
“写入模式”,包括线性和条带化。 以本地持久卷挂载:支持“持久卷写入模式”设置,包括线性和条带化,此处设置的是所有数据盘的写入模式。 以临时存储卷挂载:支持“临时卷写入模式”设置,包括线性和条带化,此处设置的是所有数据盘的写入模式。 新增规格 - 支持添加多个规格。限制如下: 当
图5 资源设置 表2 部署模型服务 参数 说明 取值样例 服务设置 服务名称 自定义模型服务的名称。 service-1122 描述 部署模型服务的简介。 - 模型设置 部署模型 当从“我的模型”进入部署模型服务页面时,此处默认呈现选择的模型。 Qwen2-7B 资源设置 资源池类型
的“keep-alive”参数设置为200s。以gunicorn服务框架为例,gunicorn缺省情形下不支持keep-alive,需要同时安装gevent并配置启动参数“--keep-alive 200 -k gevent”。不同服务框架参数设置有区别,请以实际情况为准。 (可
PuTTY时就可以单击保存的任务名称,即可打开远程连接。 图3 设置Session 选择“Window > Translation”,在“Remote character set:”中选择“UTF-8”。 图4 设置字符格式 选择“Connection > Data”, 在“Auto-login
resource_requirements Array of resource_requirements objects 算法资源约束,可不设置。设置后,在算法使用于训练作业时,控制台会过滤可用的公共资源池。 advanced_config advanced_config object
式读取训练数据文件。 创建SFS Turbo文件系统前提条件: 创建SFS Turbo文件系统前,确认已有可用的VPC。 需要由IAM用户设置SFS Turbo FullAccess权限,用于授权ModelArts云服务使用SFS Turbo。 详细操作指导请参考创建SFS Turbo文件系统。
式读取训练数据文件。 创建SFS Turbo文件系统前提条件: 创建SFS Turbo文件系统前,确认已有可用的VPC。 需要由IAM用户设置SFS Turbo FullAccess权限,用于授权ModelArts云服务使用SFS Turbo。 详细操作指导请参考创建SFS Turbo文件系统。
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Gallery中订阅的算法不支持另存为新算法。 训练作业卡死检测目前仅支持资源类型为GPU的训练作业。 仅使用新版专属资源池训练时才支持设置训练作业优先级。公共资源池和旧版专属资源池均不支持设置训练作业优先级。 仅支持PyTorch和MindSpore框架的分布式训练和调测,如果MindSpore要进行多
式读取训练数据文件。 创建SFS Turbo文件系统前提条件: 创建SFS Turbo文件系统前,确认已有可用的VPC。 需要由IAM用户设置SFS Turbo FullAccess权限,用于授权ModelArts云服务使用SFS Turbo。 详细操作指导请参考创建SFS Turbo文件系统。
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选择下拉框中支持的操作系统。 配置方式 选择重置节点的配置方式。 按节点比例:重置任务包含多个节点时,可以设置同时被重置节点的最高比例。 按实例数量:重置任务包含多个节点时,可以设置同时被重置节点的最大个数。 驱动版本 可以在下拉框中指定重置节点的驱动版本。 图1 重置节点 单击“操
配置。 表1 部署模型服务 参数 说明 服务设置 服务名称 自定义部署模型服务的名称。 支持1~64位,以中文、大小写字母开头,只包含中文、大小写字母、数字、中划线、下划线的名称。 描述 部署模型服务的简介。支持256字符。 模型设置 部署模型 单击“选择模型”,选择“模型广场”或“我的模型”下面的模型。
CLI配置工具下载文件,如果在资产详情页有“复制完整资产名称”按钮即表示该资产支持使用Gallery CLI配置工具下载,如图1所示。 图1 复制完整资产名称 “运行平台”设置为“Pangu Studio”的数据集,不支持使用CLI工具下载。 下载Gallery CLI配置工具包(本地) 如果是在本地服务器安装Gallery
spawn命令启动,否则无法实现ranktable路由加速。 在使用Pytorch训练时,需要将“RANK_AFTER_ACC”环境变量赋值给“NODE_RANK”,使得ranktable路由规划生效。训练启动脚本(xxxx_train.sh)示例如下。其中“MASTER_ADDR
授予子用户使用ModelArts服务的权限。 ModelArts CommonOperations没有任何专属资源池的创建、更新、删除权限,只有使用权限。推荐给子用户配置此权限。 如果需要给子用户开通专属资源池的创建、更新、删除权限,此处要勾选ModelArts FullAccess,请谨慎配置。 ModelArts
建配置。 图4 资源设置 表4 部署模型服务 参数 说明 取值样例 服务设置 服务名称 自定义模型服务的名称。 参见表5 描述 自定义部署模型服务的简介。 - 模型设置 部署模型 单击“选择模型”,从“我的模型”列表中选择需要部署的模型。 参见表5 资源设置 资源池类型 资源池分为公共资源池与专属资源池。