检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
|── tokenizers #tokenizer目录,需要用户手动创建,后续操作步骤中会提示 |── llama2-13b-hf |── models #原始权重与tokenizer
如果已存在可用的桶,需确保OBS桶与ModelArts在同一区域。 参考上传文件,将本地数据上传至OBS桶中。如果您的数据较多,推荐OBS Browser+上传数据或上传文件夹。上传的数据需满足此类型自动学习项目的数据集要求。
如果订阅的是非华为云官方资产,则会弹出“温馨提示”页面,勾选并阅读《数据安全与隐私风险承担条款》和《华为云AI Gallery服务协议》后,单击“继续订阅”才能继续进行模型订阅。
权重设置与词表 选择“自定义权重”。 选择自定义权重路径 选择存放待更新的模型权重文件的OBS路径,必须选择到模型文件夹。 权重校验 开启权重文件校验。 参考部署模型服务,用新建的模型部署模型服务。 “模型设置”选择上一步新建的模型。 “资源设置”和待升级的模型服务保持一致。
图1 Notebook中选择自定义镜像与规格 存储配置选择“弹性文件服务SFS”,并且选择已创建的SFS Turbo实例。如果该SFS Turbo多人共用,则推荐用户编辑“子目录挂载”,创建自己的子目录进行划分。
配额值范围不能超过配额的最大值与最小值。可通过调用查询工作空间配额接口查询配额的最大值。
TOKENIZER_PATH /home/ma-user/work/model/llama-2-13b-chat-hf tokenizer的存放路径,与HF权重存放在一个文件夹下。请根据实际规划修改。
TOKENIZER_PATH /home/ma-user/work/model/llama-2-13b-chat-hf tokenizer的存放路径,与HF权重存放在一个文件夹下。请根据实际规划修改。
--tokenizer-name-or-path:tokenizer的存放路径,与HF权重存放在一个文件夹下。 --seq-length:要处理的最大seq length。 --workers:设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。
--tokenizer-name-or-path:tokenizer的存放路径,与HF权重存放在一个文件夹下。 --seq-length:要处理的最大seq length。 --workers:设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。
TOKENIZER_PATH /home/ma-user/work/model/llama-2-13b-chat-hf tokenizer的存放路径,与HF权重存放在一个文件夹下。请根据实际规划修改。
|── tokenizers #tokenizer目录,需要用户手动创建,后续操作步骤中会提示 |── llama2-13b-hf |── models #原始权重与tokenizer
ma-cli支持用户在ModelArts Notebook及线下虚拟机中与云端服务交互,使用ma-cli命令可以实现命令自动补全、鉴权、镜像构建、提交ModelArts训练作业、提交DLI Spark作业、OBS数据复制等。
确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 创建模型操作步骤 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏中选择“模型管理”,进入模型列表页面。 单击左上角的“创建模型”,进入“创建模型”页面。 在“创建模型”页面,填写相关参数。
目前默认开启此模式,如果不开启,目前vllm0.6.0版本与实验室版本权重无法对齐,会导致小模型精度问题。
应用描述 否 输入AI应用的功能介绍,AI应用创建后,将展示在AI应用页签上,方便其他用户了解与使用。 支持0~100个字符。 参数填写完成后,单击“创建”,确认订单信息无误后,单击“确定”跳转至AI应用详情页。 当资产状态变为“运行中”表示AI应用部署完成。
微调数据文件 |── tokenizer #tokenizer目录,需要用户手动创建,后续操作步骤中会提示 |── llama2-13B-chat-hf |── model #原始权重与tokenizer
1、在容器中使用ma-user用户, vLLM使用transformers版本与awq冲突,需要切换conda环境,运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。
ma-cli支持用户在ModelArts Notebook及线下虚拟机中与云端服务交互,使用ma-cli命令可以实现命令自动补全、鉴权、镜像构建、提交ModelArts训练作业、提交DLI Spark作业、OBS数据复制等,具体参见ModelArts CLI命令参考。
1、在容器中使用ma-user用户, vLLM使用transformers版本与awq冲突,需要切换conda环境,运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。