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准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 数据集下载 本教程使用Alpaca数据集,数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 数据集下载 本教程使用Alpaca数据集,数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以
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
当上传的文件夹下内容为空或者该文件夹下包含多个文件夹且有文件夹下内容有空时,OBS对应路径下不产生该空文件夹。 dst_obs_dir 是 String 上传的目标OBS桶地址,必须以“obs://”作为前缀,上传的目标文件夹后缀必须以“/”结尾。 表2 失败响应参数说明 参数 参数类型 描述 error_code
#其他依赖文件所在的目录 |---otherfile.py #其他依赖文件 在启动文件中,建议用户参考以下方式获取依赖文件所在路径,即示例中的otherfile_path。 import os current_path = os.path.dirname(os
SSH插件手工配置连接信息,连接云上实例。 安装VS Code软件 使用VS Code连接开发环境时,首先需要安装VS Code软件。 VS Code下载方式: 下载地址: https://code.visualstudio.com/updates/v1_85 图1 VS Code的下载位置 VS Code版本要求:
高性能计算、大数据等业务提供卓越的计算性能以及数据安全。 ECS 弹性云服务器(Elastic Cloud Server)是一种可随时自助获取、可弹性伸缩的云服务器,可帮助您打造可靠、安全、灵活、高效的应用环境,确保服务持久稳定运行,提升运维效率。 os-node-agent ModelArts
作镜像时安装。 操作步骤 下载MLNX_OFED_LINUX-4.3-1.0.1.0-ubuntu16.04-x86_64.tgz。 进入地址,单击“Download”,选择“Archive Versions”,“Version”选择“4.3-1.0.1.0”,“OS Distr
实际使用情况收取硬件资源的费用。 前提条件 注册并登录华为云,且创建好OBS桶用于存储数据和模型。 如果是订阅使用HiLens技能,则需要获取相关服务权限,详细操作请参见准备工作(华为HiLens)。 订阅免费模型 登录“AI Gallery”。 选择“资产集市 > 模型”,进入
手动尝试,显著缩短了从模型开发到部署的周期,确保了模型在各类应用场景下的高性能表现,让客户能够更加聚焦于业务逻辑与创新应用的设计。 资源易获取,按需收费,按需扩缩,支撑故障快恢与断点续训 企业在具体使用大模型接入企业应用系统的时候,不仅要考虑模型体验情况,还需要考虑模型具体的精度效果,和实际应用成本。
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型(包括llama2、llama3、Qwen、Qwen1.5 ......)的训练脚本,并可通过统一的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。
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/home/mind/model/triton_serving.sh 编译安装tensorrtllm_backend。 Dockerfile中执行如下命令获取tensorrtllm_backend源码,安装tensorrt、cmake和pytorch等相关依赖,并进行编译安装。 # get tensortllm_backend
reached 创建完Notebook后,单击操作列的“打开”,报错如下: 解决方案:复制页面的域名,添加到windows代理“请勿对以下列条目开头的地址使用代理服务器”中,然后保存就可以正常打开。 父主题: 实例故障
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型(包括llama2、llama3、Qwen、Qwen1.5 ......)的训练脚本,并可通过统一的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。
附录:大模型推理常见问题 问题1:在推理预测过程中遇到NPU out of memory 解决方法:调整推理服务启动时的显存利用率,将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2:在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified max_model_len
附录:大模型推理standard常见问题 问题1:在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法:调整推理服务启动时的显存利用率,将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2:在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified
附录:大模型推理常见问题 问题1:在推理预测过程中遇到NPU out of memory 解决方法:调整推理服务启动时的显存利用率,将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2:在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified max_model_len
附录:大模型推理常见问题 问题1:在推理预测过程中遇到NPU out of memory 解决方法:调整推理服务启动时的显存利用率,将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2:在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified max_model_len
本文基于ModelArts Lite DevServer进行操作,请参考上表说明在贵阳一环境开通和配置指导完成裸机和容器开发初始化配置。 镜像地址为swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend: pytorch_2