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图1 进入“我的订阅” 在展开的版本列表中,单击“部署 > 在线服务”跳转至部署页面。 图2 部署模型 如果您选择部署的是商用模型,则选择服务类型后会弹出“修改配额”窗口,根据需要选择配额后单击“确定”即可跳转至“部署”页面。 由于商用模型支持同时购买多种配额模式的资产,所以仅部署商
--output-prefix:处理后的数据集保存路径+数据集名称(例如:alpaca_gpt4_data)。 --tokenizer-type:tokenizer的类型,可选项有['BertWordPieceLowerCase','BertWordPieceCase','GPT2BPETokenizer'
len,推荐使用4096或8192。 --dtype:模型推理的数据类型。支持FP16和BF16数据类型推理。float16表示FP16,bfloat16表示BF16。 如果不指定,则根据输入数据自动匹配数据类型。使用不同的dtype会影响模型精度。如果使用开源权重,建议不指定d
能帮助用户快速查找训练作业。 操作一:单击“只显示自己”按钮,训练作业列表仅显示当前子账号下创建的训练作业。 操作二:按照名称、ID、作业类型、状态、创建时间、算法、资源池等条件筛选的高级搜索。 操作三:单击作业列表右上角“刷新”图标,刷新作业列表。 操作四:自定义列功能设置。 图1
config.json ├── generation_config.json ├── gitattributes.txt ├── LICENSE.txt ├── Notice.txt ├── pytorch_model-00001-of-00003.bin ├── pytorch_model-00002-of-00003
me.txt文本中 auto_log/log/目录下存放各个shapes的数据。 启动SDXL LoRA训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh run_lora_sdxl.sh 所有数据保存在autoxl_log/avg_step_time.txt文本中
config.json ├── generation_config.json ├── gitattributes.txt ├── LICENSE.txt ├── Notice.txt ├── pytorch_model-00001-of-00003.bin ├── pytorch_model-00002-of-00003
config.json ├── generation_config.json ├── gitattributes.txt ├── LICENSE.txt ├── Notice.txt ├── pytorch_model-00001-of-00003.bin ├── pytorch_model-00002-of-00003
表1列举了ModelArts Studio大模型即服务平台支持的模型清单,模型详细信息请查看界面介绍。 表1 模型广场的模型系列介绍 模型系列 模型类型 应用场景 支持语言 GLM-4 文本生成 对话问答、长文本推理、代码生成 中文、英文 ChatGLM3 文本生成 对话问答、数学推理、代码生成
的可见性。 编辑Notebook介绍 在Notebook详情页,单击“项目介绍”。 在基础设置中设置“许可证”、“语言”、“框架”、“任务类型”和“硬件资源”等信息。 单击“确定”。 编辑设置 基本设置 单击右侧的,可以更改Notebook名称和描述。 编辑完成之后单击“确定”。
假设用户于2023/04/18 15:29:16购买了一台按需计费的专属资源池,由于业务需要,于2023/04/18 16:30:30执行按需转包年/包月操作,生成类型为“按需转包年/包月”的订单。用户支付订单后,按需转包年/包月的专属资源池立即生效。在“费用中心 > 账单管理”页面将生成如下三条账单信息:
每个资源池至少需要有一个节点池,当只有一个节点池时不支持删除。 查看节点池的存储配置 在节点池管理的更新页面,可以查看该节点池配置的系统盘、容器盘或数据盘的磁盘类型、大小、数量、写入模式、容器引擎空间大小、挂载路径磁盘配置等参数。 在Lite资源池的扩缩容页面,也可以查看节点池的存储配置信息。 查找搜索节点池
-H, -h, --help Show this message and exit. 表1 参数说明 参数名 参数类型 是否必选 参数说明 -d / --drop-last-dir Bool 否 如果指定,在复制文件夹时不会将源文件夹最后一级目录复制至目的文件夹下,仅对文件夹复制有效。
rmance_cfgs.yaml相对或绝对路径。 <model_name>:训练模型名,如qwen2-7b <run_type>:训练策略类型及数据序列长度:【lora:4096-lora、full:4096-full、lora-8k:8192-lora、full-8k:8192-full】
列表。 在资源池列表中,选择需要进行驱动升级的资源池“ > 驱动升级”。 图1 驱动升级 在“驱动升级”弹窗中,会显示当前专属资源池的驱动类型、实例数、当前版本、目标版本、升级方式、升级范围和开启滚动开关。 目标版本:在目标版本下拉框中,选择一个目标驱动版本。 升级方式:可选择安全升级或强制升级。
训练效率和性能 stage sft 表示训练类型。可选择值:[pt、sf、rm、ppo],pt代表预训练,sft代表指令监督微调,rm代表奖励模型训练,ppo代表PPO训练。 finetuning_type full 用于指定微调的类型,可选择值【full、lora】如果设置为"
多少token,必须大于或等于--max-model-len,推荐使用4096或8192。 --dtype:模型推理的数据类型。支持FP16和BF16数据类型推理。float16表示FP16,bfloat16表示BF16。 --tensor-parallel-size:模型并行数
--output-tokens 128 256 --benchmark-csv benchmark_parallel.csv 参数说明 --backend:服务类型,支持tgi、vllm、mindspore、openai等。上面命令中使用vllm举例。 --host ${docker_ip}:服务部署
--output-tokens 128 256 --benchmark-csv benchmark_parallel.csv 参数说明 --backend:服务类型,支持tgi、vllm、mindspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host ${docker_ip}:服务
--output-tokens 128 256 --benchmark-csv benchmark_parallel.csv 参数说明 --backend:服务类型,支持tgi、vllm、mindspore、openai等后端。本文档使用的推理接口是openai。 --host:服务部署的IP,${d