nvidia-smi 查看当前Notebook实例中有哪些进程使用GPU。 方法一: python /modelarts/tools/gpu_processes.py 如果当前进程使用GPU 如果当前没有进程使用GPU 方法二: 打开文件“/resource_info/gpu_usage
3:新增 sample_id String 样本ID,通过OBS路径的md5生成。 signed_new_source String 签名后的处理后样本地址。 signed_origin_source String 签名后的原样本地址。 version_id String 数据处理任务的版本ID。
/alpaca_gpt4_data.json,数据大小:43.6 MB。 自定义数据 预训练数据:用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下: 使用标准的.json格式的数据,通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下thi
/alpaca_gpt4_data.json,数据大小:43.6 MB。 自定义数据 预训练数据:用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下: 使用标准的.json格式的数据,通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下thi
install -e . 修改examples/quantizing_moe/deepseek_moe_w8a8_int8.py中的代码: 1)若本地已有权重,请将MODEL_ID修改为权重路径; MODEL_ID = "deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct"
ModelArts平台是否支持多模型导入 ModelArts平台从对象存储服务(OBS)中导入模型包适用于单模型场景。如果有多模型复合场景,推荐使用自定义镜像方式,通过从容器镜像(SWR)中选择元模型的方式创建AI应用部署服务。制作自定义镜像请参考从0-1制作自定义镜像并创建AI应用。 父主题: 导入模型
Zone):一个AZ是一个或多个物理数据中心的集合,有独立的风火水电,AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连,以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 图1阐明了区域和可用区之间的关系。 图1 区域和可用区 目前,华为云已在全球多个地
训练作业的代码启动文件,需要在代码目录下,如:“/usr/app/boot.py”。应与app_url一同出现,若填入model_id则app_url/boot_file_url和engine_id无需填写。 model_id 是 Long 训练作业的模型ID。请通过查询预置算法接口
迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题: GPU相关问题
迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题: GPU相关问题
console.” 原因分析 文件夹“.ssh”的权限不仅是Windows当前用户拥有,或者当前用户权限不足,故修改权限即可。 解决方案 找到.ssh文件夹。一般位于“C:\Users”,例如“C:\Users\xxx”。 “C:\Users”目录下的文件名必须和Windows登录用户名完全一致。
-path kv_cache_scales.json #输入2. 抽取kv-cache量化系数生成的json文件路径; 如果只测试推理功能和性能,不需要此json文件,此时scale系数默认为1,但是可能会造成精度下降。 per-tensor+per-head静态量化场景 如需
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-3rdLLM-xxx.zip的llm_tools/llm_evaluation(6.3.905版本)目
数据集版本名称。 with_column_header Boolean 发布的CSV文件的第一行是否为列名,对于表格数据集有效。可选值如下: true:发布的CSV文件的第一行是列名 false:发布的CSV文件的第一行不是列名 表5 LabelStats 参数 参数类型 描述 attributes
ebook的JupyterLab中另起一个Terminal,执行benchmark脚本进行性能测试。若需要在生产环境中进行推理性能测试,请通过调用接口的方式进行测试。 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发
ModelArts最佳实践案例列表 在最佳实践文档中,提供了针对多种场景、多种AI引擎的ModelArts案例,方便您通过如下案例快速了解使用ModelArts完成AI开发的流程和操作。 LLM大语言模型训练推理场景 样例 场景 说明 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink
来源训练作业的版本。 source_type String 模型来源的类型。 当模型为自动学习部署过来时,取值为“auto”。 当模型是用户通过训练作业或OBS模型文件部署时,此值为空。 model_type String 模型类型,取值为:TensorFlow/MXNet/Spark_ML
DevServer。 镜像适配的Cann版本是cann_8.0.rc2。 确保容器可以访问公网。 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练,如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface
install -e . 修改examples/quantizing_moe/deepseek_moe_w8a8_int8.py中的代码: 1)若本地已有权重,请将MODEL_ID修改为权重路径; MODEL_ID = "deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct"
wf.AlgorithmParameters(name="save_model_secs", value=wf.Placeholder(name="save_model_secs", placeholder_type=wf.PlaceholderType.INT, default=60
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