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unzip images.zip 接着修改fill50k.py文件,如果机器无法访问huggingface网站,则需要将脚本文件中下载地址替换为容器本地目录。 56 def _split_generators(self, dl_manager): 57 #metadata_path
约束与限制 您能创建的ModelArts资源的数量与配额有关系,具体请参见服务配额。 更详细的限制请参见具体API的说明。 基本概念 账号 用户注册时的账号,账号对其所拥有的资源及云服务具有完全的访问权限,可以重置用户密码、分配用户权限等。由于账号是付费主体,为了确保账号安全,建议您不
性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip的llm_tools/llm_evaluation目录下。工具相关介绍在benchmark代码目录。 约束限制 当前版本仅支持语言+图片多模态性能测试。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。
gz在OBS上的路径(需将文件设置为公共读)。 单机单卡运行脚本: # 在代码主目录下创建一个run.sh,内容如下 #!/bin/bash # 从obs中下载数据到本地SSD盘 DIS_DATA_PATH=/cache SRC_DATA_PATH=${imagenet数据集在obs中分享链接} OBSUT
otebook中的文件上传至OBS,或者下载OBS中的文件至Notebook中。 图1 Notebook中上传下载OBS文件 使用OBS客户端上传文件的操作指导:上传文件 方法一:在Notebook中通过Moxing上传下载OBS文件 MoXing是ModelArts自研的分布式
--gpu-memory-utilization:NPU使用的显存比例,复用原vLLM的入参名称,默认为0.9。 --trust-remote-code:是否相信远程代码。 --dtype:模型推理的数据类型。仅支持FP16和BF16数据类型推理。float16表示FP16,bfloat16表示BF16。
适用于训练数据集的存储。 对象存储。常用OBS SDK进行样本数据下载。存储量大,但是离节点比较远,直接训练速度会比较慢,通常会先将数据拉取到本地cache,然后再进行训练任务。 静态挂载 动态挂载 SFS Turbo 适用于海量小文件业务场景。 提供posix协议的文件系统; 需要和资源池在同一个VPC下或VPC互通;
SWR上拉取。 步骤一:检查环境 请参考DevServer资源开通,购买DevServer资源,并确保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 购买DevServer资源时如果无可选资源规格,需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给多个用户
获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 SSH登录机器后,检查
获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 SSH登录机器后,检查
获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 SSH登录机器后,检查
Studio大模型即服务平台给新用户分配了每个模型100万Tokens的免费调用额度,无需部署即可一键体验通义千问、ChatGLM等预置模型服务。 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中,选择“ModelArts Studio”进入ModelArts Studio大模型即服务平台。
|──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools # 推理工具 代码上传至OBS 将llm_train文件上传至OBS中。 结合准备数据、准备权重、准备代码,将数据集、原始权重、代码文件都上传至OBS后,OBS桶的目录结构如下。
评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt
评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt
评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt
值,并在后续节点中使用。 针对部署在公共资源池的服务,可以通过access_address属性从输出中获取注册在公网的推理地址。 针对部署在专属资源池的服务,除了可以获取注册在公网的推理地址,还能通过cluster_inner_access_address属性从输出中获取内部使用
不发布模型,创建本地模型,可用来调试相关代码。 source_location_type 否 String 模型位置类型。可选值: OBS_SOURCE:source_location为OBS路径。(默认值) LOCAL_SOURCE:source_location为本地路径。 source_location
|——... 步骤二:资源安装 将资源上传至机器中,确保容器能够访问,并进入已创建的容器。 Python依赖包本地安装:进入pip文件所在的路径,并运行安装命令。如下列所示。 pip install numpy pip install transfor
在Notebook中如何查看GPU使用情况 创建Notebook时,当您选择的类型为GPU时,查看GPU使用情况具体操作如下: 登录ModelArts管理控制台,选择“开发空间>Notebook”。 在Notebook列表中,单击目标Notebook“操作”列的“打开”,进入“Jupyter”开发页面。