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http://<节点IP>:<端口号>/metrics获取ModelArts采集到的指标数据。 开通前需要确认使用的端口号,端口号可选取10120~10139范围内的任一端口号,请确认选取的端口号在各个节点上都没有被其他应用占用。 Kubernetes下Prometheus对接ModelArts 使用kub
若buildkitd的服务运行状态如下图所示,则表示服务运行成功。使用Ctrl+C即可退出查看状态。 Step2 获取推理镜像 建议使用官方提供的镜像部署推理服务。镜像地址{image_url}获取请参见表1。 containerd 容器引擎有命名空间的概念。Kubernetes 下使用的 containerd
情请参见在线服务授权管理。 开启支持APP认证功能后,将支持APP认证的服务授权给应用,用户可以使用创建的“AppKey/AppSecret”或“AppCode”调用服务的支持APP认证的接口。 APP认证的服务授权给应用后,需要1-2分钟生效。 在线服务授权管理 如果您需要使用
用户自身用户组的授权策略的授权范围,如果配置不当就会出现用户越权的问题。 为了控制委托授权的越权风险,ModelArts服务的权限管理功能要求只有租户管理员才能为用户配置委托,由管理员保证委托授权的安全性。 委托授权的最小化 管理员在配置委托授权时,应严格控制授权的范围。 Mod
Gallery,单击右上角“我的Gallery”进入我的Gallery页面。 左侧菜单栏选择“我的资源 > 云服务器”,单击专属资源池页签进入云服务详情页面。 在节点页签,单击选择“配置工具”,弹出该节点的配置工具页面。 在配置工具页面,单击“下载”启动下载任务。当配置工具的状态记录中“工具状
必须修改。用于指定模板。如果设置为"qwen",则使用Qwen模板进行训练,模板选择可参照表1中的template列 output_dir /home/ma-user/ws/Qwen2-72B/sft-4096 必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下。用户根据自己实际要求适配。
必须修改。用于指定模板。如果设置为"qwen",则使用Qwen模板进行训练,模板选择可参照表1中的template列 output_dir /home/ma-user/ws/Qwen2-72B/sft-4096 必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下。用户根据自己实际要求适配。
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String 执行的时长。 events Array of strings 执行的事件。 labels Array of strings 为执行记录设置的标签。 data_requirements Array of DataRequirement objects 节点steps使用到的数据。
在在线推理服务列表页面,选择服务“状态”为“运行中”的服务。 单击操作列的“推理测试”,在测试页面根据任务类型以及页面提示完成对应的测试。 调用API 待推理服务的状态变为“运行中”时,可单击操作列的“调用”,复制对应的接口代码,在本地环境或云端的开发环境中进行接口。 图1 调用接口 当部署推理服务的“安全认证”选择
--port表示服务部署的端口。每个全量/增量推理实例基于配置的端口号(--port)启动服务,并按照global rank_table中的全量实例、增量实例的顺序,对全量推理实例、增量推理实例启动的端口号进行排序,端口之间用`,`分隔开作为该环境变量的输入。当前端口9000是对
--port表示服务部署的端口。每个全量/增量推理实例基于配置的端口号(--port)启动服务,并按照global rank_table中的全量实例、增量实例的顺序,对全量推理实例、增量推理实例启动的端口号进行排序,端口之间用`,`分隔开作为该环境变量的输入。当前端口9000是对
instance_id,npu Lite Server支持的事件列表 通过对接CES,可以将业务中的重要事件或对云资源的操作事件收集到CES云监控服务,并在事件发生时进行告警。Lite Server支持的事件来源主要是BMS,具体事件列表如下。 表2 Lite Server支持的事件列表 事件来源 命名空间 事件名称
推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B。 获取软件和镜像 表1 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6.3.910软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.910-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳,以包名发布的实际时间为准。
--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resu
模型微调是深度学习中的一种重要技术,它是指在预训练好的模型基础上,通过调整部分参数,使其在特定任务上达到更好的性能。 在实际应用中,预训练模型是在大规模通用数据集上训练得到的,而在特定任务上,这些模型的参数可能并不都是最合适的,因此需要进行微调。 AI Gallery的模型微调,简单易
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
MaaS提供了基于昇腾云算力适配的开源大模型,您可以使用这些基础模型,结合推荐的模型权重文件或自定义的模型权重文件,创建个人专属的模型。 创建成功的模型可以在ModelArts Studio大模型即服务平台进行调优、压缩、推理等操作。 约束限制 用于生成专属模型的模型权重文件需要满足Hugging
也可以映射至容器中,作为容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。为方便访问两个地址可以相同。 ${pvc_name} 为在CCE集群关联SFS Turbo步骤中创建的PVC名称。 在设置容器中需要的CPU与内存大小时,可通过运行以下命令查看申请的节点机器中具体的CPU与内存信息。 kubectl