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只有专属资源池部署的服务才支持VPC直连的高速访问通道。 VPC直连的高速访问通道,目前只支持访问在线服务。 因流量限控,获取在线服务的IP和端口号次数有限制,每个主账号租户调用次数不超过2000次/分钟,每个子账号租户不超过20次/分钟。 目前仅支持自定义镜像导入模型,部署的服务支持高速访问通道。 操作步骤 使用V
只有专属资源池部署的服务才支持VPC直连的高速访问通道。 VPC直连的高速访问通道,目前只支持访问在线服务。 因流量限控,获取在线服务的IP和端口号次数有限制,每个主账号租户调用次数不超过2000次/分钟,每个子账号租户不超过20次/分钟。 目前仅支持自定义镜像导入模型,部署的服务支持高速访问通道。 操作步骤 使用V
定”,完成训练作业创建。 进入“训练管理 > 训练作业”页面,等待训练作业完成。 训练作业运行需要几分钟时间,请耐心等待。根据经验,选择样例数据集,使用GPU资源运行,预计3分钟左右可完成。 当训练作业的状态变更为“已完成”时,表示已运行结束。 您可以单击训练作业名称,进入详情页
算法。 训练作业卡死检测目前仅支持资源类型为GPU的训练作业。 仅使用新版专属资源池训练时才支持设置训练作业优先级。公共资源池和旧版专属资源池均不支持设置训练作业优先级。 仅支持PyTorch和MindSpore框架的分布式训练和调测,如果MindSpore要进行多机分布式训练调试,则每台机器上都必须有8张卡。
Code Server locally"超过10分钟以上,如何解决? 连接远端开发环境时,一直处于"Setting up SSH Host xxx: Copying VS Code Server to host with scp"超过10分钟以上,如何解决? 远程连接处于retry状态如何解决?
String UTC时间,格式yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss'Z'。 window String 统计间隔,1s表示1秒,1m表示1分钟,1h为1小时。 表6 Capacity 参数 参数类型 描述 value Value object 资源量。 maxValue Value
split="validation") 运行“examples/quantize.py”文件进行模型量化,量化时间和模型大小有关,预计30分钟~3小时。 pip install transformers sentencepiece #安装量化工具依赖 export ASCEND_
配置Workflow的输入输出目录 功能介绍 统一存储主要用于工作流的目录管理,帮助用户统一管理一个工作流中的所有存储路径,主要分为以下两个功能: 输入目录管理:开发者在编辑开发工作流时可以对所有数据的存储路径做统一管理,规定用户按照自己的目录规划来存放数据,而存储的根目录可以根
split="validation") 运行“examples/quantize.py”文件进行模型量化,量化时间和模型大小有关,预计30分钟~3小时。 pip install transformers sentencepiece #安装量化工具依赖 export ASCEND_
可以查看模型的apis定义详情,以及模型的入参和出参。 运行时依赖 查看模型对环境的依赖。当构建任务失败后可以编辑运行时依赖,保存修改后将触发镜像重新构建。 事件 展示模型创建过程中的关键操作进展。 事件保存周期为3个月,3个月后自动清理数据。 查看模型的事件类型和事件信息,请参见查看ModelArts模型事件
enchmark的并发数(parallel-num参数)或动态benchmark的请求频率(request-rate参数)较高,会触发推理平台的流控,请在ModelArts Standard“在线服务”详情页修改服务流量限制。 同步请求时,平台每次请求预测的时间不能超过60秒。例
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toAWQ bash build.sh 运行“examples/quantize.py”文件进行模型量化,量化时间和模型大小有关,预计30分钟~3小时。 pip install transformers==4.41.0 # AutoAWQ未适配transformers 4.42以上
toAWQ bash build.sh 运行“examples/quantize.py”文件进行模型量化,量化时间和模型大小有关,预计30分钟~3小时。 pip install transformers==4.41.0 # AutoAWQ未适配transformers 4.42以上
训练作业重调度 当训练作业发生故障恢复时(例如进程级恢复、POD级重调度、JOB级重调度等),作业详情页面中会出现“故障恢复详情”页签,里面记录了训练作业的启停情况。 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”。 在训练作业列表中,单击作业名称进入训练作业详情页面。
toAWQ bash build.sh 运行“examples/quantize.py”文件进行模型量化,量化时间和模型大小有关,预计30分钟~3小时。 pip install transformers==4.41.0 # AutoAWQ未适配transformers 4.42以上
service_instance_count Integer 服务实例数量。 req_count_per_min Long 服务分钟调用量,这里指当前时间上一分钟的服务调用总量。 表5 Monitor 参数 参数类型 描述 failed_times Integer 模型实例调用失败次数,在线服务字段。
参数后,单击“提交”启动在线服务的部署。 任务提交成功后,单击“查看任务详情”,等待服务状态变为“运行中”时,表示服务部署成功。预计时长4分钟左右。 步骤4:预测结果 在线服务部署完成后,单击“预测”页签。 在“预测”页签,单击“上传”,上传一个测试图片,单击“预测”查看预测结果。此处提供一个样例图片供预测使用。