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导出数据集版本的名称。 export_dest String 数据集导出类型。可选值如下: DIR:导出到OBS(默认值) NEW_DATASET:导出到新数据集 export_new_dataset_name String 导出新数据集的名称。 export_new_dataset_work_path
mmlu_gen ceval_gen --debug -w ${output_path} output_path: 要保存的结果路径。 (可选)创建新conda环境,安装vllm和opencompass。执行完之后,在 opencompass/configs/models/vllm/vllm_ppl
/xxx/pytorch.tar.gz . 将pytorch.tar.gz上传到OBS并设置公共读,并在构建时wget获取、解压、清理。 新镜像构建 基础镜像一般选用ubuntu 18.04的官方镜像,或者nvidia官方提供的带cuda驱动的镜像。相关镜像直接到dockerhub官网查找即可。
${container_name}:容器名称,进入容器时会用到,此处可以自己定义一个容器名称。 {image_id} 为docker镜像的ID,即第四步中生成的新镜像id,在宿主机上可通过docker images查询得到。 进入容器。 docker exec -it -u ma-user ${container-name}
创建API网关应用(简称APP)。 查询APP详情 查询指定的APP详情。 删除APP 删除指定的APP。 增加AppCode 为指定API网关应用创建新的AppCode。 重置AppCode 重置指定API网关应用的指定的AppCode。 删除AppCode 删除指定API网关应用的指定的AppCode。
name 否 String 资产名称。 type 否 String 资产类型,枚举如下: algorithm:算法 algorithm2:新算法 model:模型算法 content_id 否 String 资产ID,可在AI Gallery中获取。 subscription_id
ENV_AG_TRAIN_OUTPUT_DIR 训练产物文件存放路径。训练产物将被保存到该路径。训练任务结束后,由AI Gallery平台将该目录上传到新模型的仓库中。 “/home/ma-user/.cache/gallery/output” ENV_AG_USER_METRICS_LOG_PATH
参数类型 描述 name String 资产名称。 type String 资产类型,枚举如下: algorithm:算法 algorithm2:新算法 model:模型算法 content_id String 资产ID,可在AI Gallery中获取。 subscription_id String
\"/home/mind/model/run_vllm.sh\": permission denied",请参考附录:Standard大模型推理常见问题问题6重新构建镜像。 Step4 调用在线服务 进入在线服务详情页面,选择“预测”。 如果以vllm接口启动服务,设置请求路径:“/generate”,输入预测代码“{"prompt":
GPT2(Generative Pre-trained Transformer 2),是OpenAI组织在2018年于GPT模型的基础上发布的新预训练模型,是一个基于Transformer且非常庞大的语言模型。它在大量数据集上进行了训练,直接运行一个预训练好的GPT-2模型:给定一个
参数类型 描述 name String 资产名称。 type String 资产类型,枚举如下: algorithm:算法 algorithm2:新算法 model:模型算法 content_id String 资产ID,可在AI Gallery中获取。 subscription_id String
ENV_AG_TRAIN_OUTPUT_DIR 训练产物文件存放路径。训练产物将被保存到该路径。训练任务结束后,由AI Gallery平台将该目录上传到新模型的仓库中。 “/home/ma-user/.cache/gallery/output” ENV_AG_USER_METRICS_LOG_PATH
参数类型 描述 name String 资产名称。 type String 资产类型,枚举如下: algorithm:算法 algorithm2:新算法 model:模型算法 content_id String 资产ID,可在AI Gallery中获取。 subscription_id String
steps=[model_registration] ) 上述案例中,系统会自动获取订阅模型中的自定义镜像,然后结合输入的OBS模型路径,注册生成一个新的模型,其中model_obs可以替换成JobStep的动态输出。 model_type支持的类型有:"TensorFlow"、"MXNet"、"Caffe"、
Notebook中使用自定义镜像 当Notebook预置镜像不能满足需求时,用户可以制作自定义镜像。在镜像中自行安装与配置环境依赖软件及信息,并制作为自定义镜像,用于创建新的Notebook实例。 Notebook使用自定义镜像介绍 将Notebook实例保存为自定义镜像 OBS 2.0支持 使用自定义镜像训练作业
“目标区域”选择您需要将该数据集下载到的区域位置,如“华北-北京四”。 “目标位置”选择OBS桶路径,桶内如有同名的文件或文件夹,将被新下载的文件或文件夹覆盖。 图5 下载数据集到OBS 将数据集下载至ModelArts “下载方式”:选择“ModelArts数据集”。 “目
${container_name}:容器名称,进入容器时会用到,此处可以自己定义一个容器名称。 {image_id} 为docker镜像的ID,即第四步中生成的新镜像id,在宿主机上可通过docker images查询得到。 Step6 启动推理服务 进入容器。 docker exec -it -u ma-user
导出数据集版本的名称。 export_dest 否 String 数据集导出类型。可选值如下: DIR:导出到OBS(默认值) NEW_DATASET:导出到新数据集 export_new_dataset_name 否 String 导出新数据集的名称。 export_new_dataset_work_path
导出数据集版本的名称。 export_dest String 数据集导出类型。可选值如下: DIR:导出到OBS(默认值) NEW_DATASET:导出到新数据集 export_new_dataset_name String 导出新数据集的名称。 export_new_dataset_work_path
${container_name}:容器名称,进入容器时会用到,此处可以自己定义一个容器名称。 {image_id} 为docker镜像的ID,即第四步中生成的新镜像id,在宿主机上可通过docker images查询得到。 Step6 启动推理服务 进入容器。 docker exec -it -u ma-user