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包,具有root权限,结合配置指导、初始化工具及容器镜像可以快速搭建昇腾开发环境。 开通裸金属服务器资源请参见DevServer资源开通,在裸金属服务器上搭建迁移环境请参见裸金属服务器环境配置指导,使用ModelArts提供的基础容器镜像请参见容器环境搭建。 训练代码迁移 前提条件
可见的GPU: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中,0为服务器的GPU编号,可以为0,1,2,3等,表明对程序可见的GPU编号。如果未进行添加配置则该编号对应的GPU不可用。 父主题: GPU相关问题
问题描述 创建训练作业时,输入输出参数的超参目录有的是/work,有的是/ma-user。 图1 目录是/ma-user 图2 目录是/work 解决方案 这是创建训练作业选用的算法有差异导致的。 如果选择的算法是使用旧版镜像创建的,那么创建训练作业时输入输出参数的超参目录就是/work。
rnet通信。在后续配置存储和软件环境时需要Server服务器能够访问网络,因此需要先完成网络配置。 2 配置Lite Server存储 Server资源需要挂载数据盘用于存储数据文件,当前支持SFS、OBS、EVS三种云存储服务,提供了多种场景下的存储解决方案。 3 配置Lite
该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGINAL_HF_WEIGHT路径相同。若用户需要将Hugging Face权重与tokenizer文件分开存放时,则需要修改参数。 INPUT_PROCESSED_DIR /home/ma-user/ws/llm_trai
该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGINAL_HF_WEIGHT路径相同。若用户需要将Hugging Face权重与tokenizer文件分开存放时,则需要修改参数。 INPUT_PROCESSED_DIR /home/ma-user/ws/llm_trai
由于在APIG的Java SDK中,“request.setBody()”只支持String类型,所以只支持输入为文本格式的预测请求。如果输入的是文件格式,需要先进行base64编码转换成文本。 输入为文件格式 此处以json格式为例介绍读取本地预测文件并进行base64编码的请求体,请求体示例如下:
该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGINAL_HF_WEIGHT路径相同。若用户需要将Hugging Face权重与tokenizer文件分开存放时,则需要修改参数。 INPUT_PROCESSED_DIR /home/ma-user/ws/llm_trai
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Code窗口 在ModelArts控制台界面上单击VS Code接入并在新界面单击打开,VS Code打开后未进行远程连接 VS Code连接开发环境失败时的排查方法 远程连接出现弹窗报错:Could not establish connection to xxx 连接远端开发环境时,一直处于"Setting
7。runtime可选值与model_type相关,当model_type设置为Image时,不需要设置runtime,当model_type设置为其他常用框架时,请选择您使用的引擎所对应的运行时环境。目前支持的运行时环境列表请参见推理支持的AI引擎。 需要注意的是,如果您的模型需指定CPU或GPU上运行时,请根据r
该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGINAL_HF_WEIGHT路径相同。若用户需要将Hugging Face权重与tokenizer文件分开存放时,则需要修改参数。 INPUT_PROCESSED_DIR /home/ma-suser/ws/llm_tra
该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGINAL_HF_WEIGHT路径相同。若用户需要将Hugging Face权重与tokenizer文件分开存放时,则需要修改参数。 INPUT_PROCESSED_DIR /home/ma-user/ws/llm_trai
中选择需要的队列。 数据库名称:根据选择的队列展现所有的数据库,请在下拉框中选择您所需的数据库。 表名称:根据选择的数据库展现此数据库中的所有表。请在下拉框中选择您所需的表。 DLI的default队列只用作体验,不同账号间可能会出现抢占的情况,需进行资源排队,不能保证每次都可以得到资源执行相关操作。
选择是否启用内容审核,默认启用。 是,内容审核可以阻止模型推理中的输入输出中出现不合规的内容,但可能会对接口性能产生较大影响。 否,停用内容审核服务,将不会审核模型推理中的输入输出,模型服务可能会有违规风险,请谨慎关闭。 关闭“内容审核”开关,需要在弹窗中确认是否停用内容审核服务,勾选后,单击“确定”关闭。
--max-seq-len:模型的最大序列长度。 --max-out-len:模型的最大输出长度。 --hf-num-gpus:需要使用的卡数。 --batch-size:推理每次处理的输入数目。 -w:存放输出结果的目录。 Step2 查看精度测试结果 默认情况下,评测结果会按照result/{m
--max-seq-len:模型的最大序列长度。 --max-out-len:模型的最大输出长度。 --hf-num-gpus:需要使用的卡数。 --batch-size:推理每次处理的输入数目。 -w:存放输出结果的目录。 步骤二:查看精度测试结果 默认情况下,评测结果会按照result/{mod
--max-seq-len:模型的最大序列长度。 --max-out-len:模型的最大输出长度。 --hf-num-gpus:需要使用的卡数。 --batch-size:推理每次处理的输入数目。 -w:存放输出结果的目录。 Step2 查看精度测试结果 默认情况下,评测结果会按照result/{m