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度>8192,则需要在启动推理服务前添加如下环境变量降低显存占用;否则在长序列的推理中会触发Out of Memory,导致推理服务不可用。 export USE_PREFIX_HIGH_PRECISION_MODE=1 如果需要使用multi-lora特性;需要在推理服务启动命令中额外添加如下命令。
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。资源规格需要使用专属资源池中的昇腾Snt9B资源,请参考创建资源池购买资源。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 专属资源池驱动检查 登录ModelArts控制台,单击“专属资源池
由于ModelArts的使用权限依赖OBS服务的授权,您需要为用户授予OBS的系统权限。 如果您需要授予用户ModelArts的操作权限以及依赖服务的操作权限,请参见配置ModelArts Standard基础操作权限。 如果您需要对用户使用ModelArts的操作权限和依赖服务的权
练作业”跳转至创建训练作业页面。 取消或找回订阅的算法 当不需要使用AI Gallery中订阅的算法时,可以取消订阅该算法。取消订阅后,ModelArts管理控制台“算法管理 > 我的订阅”列表中将不再展示该算法;当需要再次使用该算法时,可以找回订阅,ModelArts管理控制台“算法管理
欠费后,ModelArts的资源不会被立即删除。 欠费后,您可以在“费用中心”查看欠费详情。为了防止相关资源不会被停止服务或者逾期释放,您需要及时进行还款或充值。 查询欠费步骤 登录管理控制台。 单击页面右上角的“费用”进入“费用中心”页面。 在“总览”页面可以查看到当前的欠费金额。
模型管理计费项 计费说明 在ModelArts创建模型不收费,但在通过OBS导入模型时,需要先将模型包文件存放到OBS中,OBS会产生费用。存储资源包括数据存储到OBS的计费。具体内容如表1所示。 表1 存储计费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 存储资源 对象存储OBS
o such file or directory。 原因分析 根据报错提示可以判断是运行命令的启动文件目录不正确导致运行失败。 处理方法 需要排查执行命令的启动文件目录是否正确,具体操作如下: 在ModelArts管理控制台,使用训练的自定义镜像创建训练作业时,“创建方式”选择“
在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时,训练数据通常存储在对象存储服务(OBS)中,且训练数据较大时(如200GB以上),每次都需要使用GPU资源池进行训练,且训练效率低。 希望提升训练效率,同时减少与对象存储OBS的交互。可通过如下方式进行调整优化。 优化原理 对于M
在ModelArts训练代码中,如何获取依赖文件所在的路径? 由于用户本地开发的代码需要上传至ModelArts后台,训练代码中涉及到依赖文件的路径时,用户设置有误的场景较多。因此推荐通用的解决方案:使用os接口得到依赖文件的绝对路径,避免报错。 以下示例展示如何通过os接口获得其他文件夹下的依赖文件路径。
6)= 6.67个Notebook实例。这里的0.6就是超分比率。即启动该Notebook实例最少需要1.2U的CPU,运行Notebook时最大使用到2U的资源;内存同理,最少需要4.8G的内存,运行时最大使用到8U的内存。 超分情况下会存在实例终止的风险。如1个8U的节点上同
创建并管理工作空间 工作空间是白名单功能,如果有试用需求,请提工单申请权限。 背景信息 ModelArts的用户需要为不同的业务目标开发算法、管理和部署模型,此时可以创建多个工作空间,把不同应用开发过程的输出内容划分到不同工作空间中,便于管理和使用。 基于工作空间可以实现资源逻辑
实例为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 创建开发环境实例的流程如下: 调用认证鉴权接口获取用户Token,在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调用查询支持的镜像列表接口查看开发环境的镜像类型和版本。 调用创建Notebook实例接口创建一个Notebook实例。
大长度,模型启动参数--max-input-length值需要大于该值。 --max-prompt-tokens:输入限制的最大长度,推理时最大输入tokens数量,模型启动参数--max-total-tokens值需要大于该值,tokenizer建议带tokenizer.json的FastTokenizer。
使用AWQ量化 AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:W4A16 per-group/per-channel,W8A16
传统LLM推理主要依赖于自回归式(auto-regressive)的解码(decoding)方式,每步解码只能够产生一个输出token,并且需要将历史输出内容拼接后重新作为LLM的输入,才能进行下一步的解码。为了解决上述问题,提出了一种投机式推理方式,其核心思想是通过计算代价远低于
其中包含了许多模型的输入处理方法。 获取路径:Support-E 请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 模型软件包结构说明 本教程需要使用到的AscendCloud-6.3.908中的AscendCloud-LLM-xxx.zip软件包和算子包AscendCloud-OP
使用AWQ量化 AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:W4A16 per-group/per-channel,W8A16
度>8192,则需要在启动推理服务前添加如下环境变量降低显存占用;否则在长序列的推理中会触发Out of Memory,导致推理服务不可用。 export USE_PREFIX_HIGH_PRECISION_MODE=1 如果需要使用multi-lora特性;需要在推理服务启动命令中额外添加如下命令。
如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息,说明您没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 模型软件包结构说明 本教程需要使用到的AscendCloud-6.3.910中的AscendCloud-LLM-xxx.zip软件包和算子包AscendCloud-OP
如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息,说明您没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 模型软件包结构说明 本教程需要使用到的AscendCloud-6.3.907中的AscendCloud-LLM-xxx.zip软件包和算子包AscendCloud-OP