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ity+group_users字段进行设置,后续需要对指定资产进行用户白名单添加或删除操作时,可执行如下命令: from modelarts import workflow as wf # 添加指定的白名单用户列表 wf.add_whitelist_users(content_id="**"
ModelArts预置镜像更新说明 本章节提供了ModelArts预置镜像的变更说明 ,比如依赖包的变化,方便用户感知镜像能力的差异,减少镜像使用问题。 统一镜像更新说明 表1 统一镜像更新说明 镜像名称 更新时间 更新说明 mindspore_2.3.0-cann_8.0.rc1-py_3
在ModelArts的Notebook中如何查看GPU使用情况? 创建Notebook时,当您选择的类型为GPU时,查看GPU使用情况具体操作如下: 登录ModelArts管理控制台,选择“开发空间>Notebook”。 在Notebook列表中,单击目标Notebook“操作”列的“打开”,进入“Jupyter”开发页面。
odelArts基础镜像,可先尝试直接使用工具命令,如果相关命令不存在则需要参考工具安装指导自行安装。 表1 ModelArts昇腾迁移调优工具总览表 使用场景 类别 工具名称 工具描述 工具安装 使用指导 PyTorch GPU训练迁移至PyTorch NPU训练 训练迁移 Transfer2NPU
VS Code自动升级后,导致远程连接时间过长 问题现象 原因分析 由于VS Code自动升级,导致连接时需要重新下载新版vscode-server。 解决方法 禁止VS Code自动升级。单击左下角选择Settings项,搜索Update: Mode,将其设置为none。 图1
running. 可能原因 镜像过大Push任务一直在运行,或实例节点有问题。 解决方法 以对应租户的华为云账号登录SWR服务,查看镜像是否已经Push成功。 如果Push成功,请重新注册镜像。 如果未Push成功,联系SRE查看对应实例的节点是否有问题。 父主题: 自定义镜像故障
+AWQ 方式二:使用AutoAWQ量化工具进行量化。 1、在容器中使用ma-user用户, vLLM使用transformers版本与awq冲突,需要切换conda环境,运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 conda create --name awq --clone PyTorch-2
--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 ${docker_ip}:服务部署的IP,${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port:推理服务端口8080。 --tokenizer:tokeniz
AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/AutoAWQ目录下。 1、在容器中使用ma-user用户运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 cd llm_tools/AutoAWQ bash build.sh 2、运行“examples/quantize
x.zip的llm_tools/AutoAWQ目录下。 1、在容器中使用ma-user用户, vLLM使用transformers版本与awq冲突,需要切换conda环境,运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 conda create --name awq --clone PyTorch-2
用户使用ma-cli制作自定义镜像失败,报错文件不存在(not found) 问题现象 用户使用ma-cli制作自定义镜像失败,报错文件目录不存在。 图1 报错xxx not found 原因分析 复制的文件需要放在Dockerfile同级文件夹或者子目录中,不能放在Dockerfile上层目录。
代码和参数进行过修改。 检查资源分配情况(cpu/mem/gpu/snt9/infiniband)是否符合预期。 通过CloudShell登录到Linux工作页面,检查GPU工作情况: 通过输入“nvidia-smi”命令,查看GPU工作是否异常。 通过输入“nvidia-smi
大序列说明 基于vLLM(v0.5.0)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大m
大序列说明 基于vLLM(v0.5.0)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大m
大序列说明 基于vLLM(v0.6.0)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大m
大序列说明 基于vLLM(v0.6.0)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大m
大序列说明 基于vLLM(v0.5.0)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大m
+AWQ 方式二:使用AutoAWQ量化工具进行量化。 1、在容器中使用ma-user用户, vLLM使用transformers版本与awq冲突,需要切换conda环境,运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 conda create --name awq --clone PyTorch-2
x.zip的llm_tools/AutoAWQ目录下。 1、在容器中使用ma-user用户, vLLM使用transformers版本与awq冲突,需要切换conda环境,运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 conda create --name awq --clone PyTorch-2
创建项目时,如何快速创建OBS桶及文件夹? 在创建项目时需要选择训练数据路径,本章节将指导您如何在选择训练数据路径时,快速创建OBS桶和OBS文件夹。 在创建自动学习项目页面,单击数据集输入位置右侧的“”按钮,进入“数据集输入位置”对话框。 单击“新建对象存储服务(OBS)桶”,