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SSL证书制作包含cert.pem和key.pem,需自行生成。生成方式请参见•通过openssl创建SSLpem证书。 图1 准备模型文件和权重文件 创建推理脚本文件run_vllm.sh run_vllm.sh脚本示例如下。 方式一:通过OpenAI服务API接口启动服务 (1)非多模态 source
aved_models/pretrain_hf/ 目录下查看转换后的权重文件。 注意:权重转换完成后,需要将例如saved_models/pretrain_hf中的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比,查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config
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。
配置ModelArts基本使用权限 给子账号配置开发环境基本使用权限 给子账号配置训练作业基本使用权限 给子账号配置部署上线基本使用权限 给子账号配置查看所有Notebook实例的权限 管理员和开发者权限分离 不允许子账号使用公共资源池创建作业 委托授权ModelArts云服务使用SFS Turbo
up的原因。等到训练过程基本稳定之后就可以使用原先设定的初始学习率进行训练。 原因分析 Tensorflow分布式有多种执行模式,mox会通过4次执行50 step记录执行时间,选择执行时间最少的模型。 处理方法 创建训练作业时,在“运行参数”中增加参数“variable_upd
8卡。 购买并开通资源 如果使用Server资源,请参考Lite Server资源开通,购买Server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。 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
Model(session, model_id="your_model_id") model_instance.delete_model() 方式2:根据查询模型对象列表返回的模型对象进行模型删除 1 2 3 4 5 6 7 from modelarts.session import Session
add_argument('--init_method', default='tcp://xxx',help="init-method") 通过使用解析方式args, unparsed = parser.parse_known_args()代替args = parser.parse
8卡。 购买并开通资源 如果使用Server资源,请参考Lite Server资源开通,购买Server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。 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
者资源过大而浪费。尽量避免在容器中监听其他端口,有本地内部需要访问的其他端口,监听在localhost上。避免通过环境变量传递敏感信息,需要通过加密组件进行加密后再通过环境变量配置。 部署在线服务,当打开APP认证时,app认证密钥是在线服务的另一个访问凭据,需要妥善保存app密钥,防止泄露。
40 元/小时 * 1 * 0.1 小时 + 3.50 元/小时 * 1 * 0.5 小时 = 2.43 元 存储费用:自动学习作业的数据通过对象存储服务(OBS)上传或导出,存储计费按照OBS的计费规则。 综上,运行自动学习作业的费用 = 计算资源费用(2.43 元) + 存储费用
果您是卖家则需要完成实名认证并进行华为云云商店入驻。 如果您是卖家,您可以在云商店查看自己售卖的商品是否上架成功。在云商店右上方单击“卖家中心 > 进入卖家中心”,选择“商品管理 > 我的商品”查看在售卖的商品。 如果您是买家,您可以在云商店搜索、购买商品,已经购买的商品将展示在“云商店
面提示跳转到费用中心进行续费操作。 在费用中心续费 进入“费用中心 > 续费管理”页面。 自定义查询条件。可在“手动续费项”、“自动续费项”、“到期转按需项”、“到期不续费项”页签查询全部待续费资源,对资源进行手动续费的操作。 所有需手动续费的资源都可归置到“手动续费项”页签,具体操作请参见如何恢复为手动续费。
作业日志选择OBS中的路径,训练作业的日志信息则保存该路径下。 最后,提交训练作业,训练完成后,请参考查看日志和性能章节查看SFT微调的日志和性能。了解更多ModelArts训练功能,可查看模型训练。 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导(6
saved_models/pretrain_hf/目录下查看转换后的权重文件。 注意:权重转换完成后,需要将例如saved_models/pretrain_hf中的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比,查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config
saved_models/pretrain_hf/目录下查看转换后的权重文件。 注意:权重转换完成后,需要将例如saved_models/pretrain_hf中的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比,查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config
/saved_models/pretrain_hf/目录下查看转换后的权重文件。 权重转换完成后,需要将例如saved_models/pretrain_hf中的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比,查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config
介绍如何进行预训练,包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调、超参配置、训练任务、性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调、超参配置、训练任务、性能查看。 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink
/saved_models/pretrain_hf/目录下查看转换后的权重文件。 权重转换完成后,需要将例如saved_models/pretrain_hf中的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比,查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config
出现该错误,是因为模型报错太多。当模型报错太多时,会触发dispatcher的熔断机制,导致预测失败。建议您检查模型返回结果,处理模型报错问题,可尝试通过调整请求参数、降低请求流量等方式,提高模型调用的成功率。 父主题: 服务预测