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模型配置文件编写说明 模型开发者发布模型时需要编写配置文件config.json。模型配置文件描述模型用途、模型计算框架、模型精度、推理代码依赖包以及模型对外API接口。 配置文件格式说明 配置文件为JSON格式,参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述
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
推理前的权重合并转换 模型训练完成后,训练的产物包括模型的权重、优化器状态、loss等信息。这些内容可用于断点续训、模型评测或推理任务等。 在进行模型评测或推理任务前,需要将训练后生成的多个权重文件合并,并转换成Huggingface格式的权重文件。 权重文件的合并转换操作都要求
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
将准备好的sshd启动脚本文件上传至OBS的训练代码目录下。 创建自定义镜像训练作业。 “代码目录”选择存有sshd启动脚本文件的OBS地址。 “启动命令”需要适配sshd启动脚本,如下所示: bash ${MA_JOB_DIR}/demo-code/start_sshd.sh
Ascend-vLLM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
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控制台完成AI开发,如果您习惯使用API或者SDK进行开发,建议查看《ModelArts SDK参考》和《ModelArts API参考》获取帮助。 使用AI全流程开发的端到端示例,请参见 《快速入门》 和《最佳实践》。 Standard使用场景介绍 ModelArts Stan
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供了命令方式将用户的自定义指标上报保存到AOM。 约束与限制 ModelArts以10秒/次的频率调用自定义配置中提供的命令或http接口获取指标数据。 自定义配置中提供的命令或http接口返回的指标数据文本不能大于8KB。 命令方式采集自定义指标数据 用于创建自定义指标采集POD的YAML文件示例如下。
--max-cpu-loras=32 参数说明如下: --enable-lora表示开启lora挂载。 --lora-modules后面添加挂载的lora列表,要求lora地址权重是Huggingface格式,当前支持QKV-proj、O-proj、gate_up_proj、down_proj模块的挂载。发请求时
--max-cpu-loras=32 参数说明如下: --enable-lora表示开启lora挂载。 --lora-modules后面添加挂载的lora列表,要求lora地址权重是Huggingface格式,当前支持QKV-proj、O-proj、gate_up_proj、down_proj模块的挂载。发请求时
配置ModelArts Standard访问授权 快速配置ModelArts委托授权 创建IAM用户并授权使用ModelArts 父主题: ModelArts Standard准备工作
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')”。 原因:Moxing在进行文件复制时,未找到train_data_obs目录。 处理建议:修改train_data_obs目录为正确地址,重新启动训练作业。 另外在Moxing下载OBS对象过程中,不要删除相应OBS目录下的对象,否则Moxing在下载到被删除的对象时会下载失败。