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并执行build_image.sh脚本制作推理镜像。
可选值如下: Dedicate:物理资源池,独立的网络,支持网络打通,定制驱动,定制作业类型。 scope Array of strings 资源池支持的作业类型。至少选择一种,物理资源池支持全部选择。
df -h 步骤四 制作推理镜像 解压AscendCloud压缩包及该目录下的推理代码AscendCloud-LLM-6.3.910-xxx.zip和算子包AscendCloud-OPP-6.3.910-xxx.zip,并执行build_image.sh脚本制作推理镜像。
df -h 步骤四 制作推理镜像 解压AscendCloud压缩包及该目录下的推理代码AscendCloud-LLM-6.3.911-xxx.zip和算子包AscendCloud-OPP-6.3.911-xxx.zip,并执行build_image.sh脚本制作推理镜像。
当选用静态数据长度时,可将不足于文本处理时的最大长度数据弥补到文本处理时的最大长度;当选用动态数据长度则去掉此参数。 deepspeed examples/deepspeed/ds_z3_config.json 可选项。用于指定DeepSpeed的配置文件相对或绝对路径。
权重要求放在磁盘的指定目录,并做目录大小检查,参考命令如下: df -h Step4 制作推理镜像 解压AscendCloud压缩包及该目录下的推理代码AscendCloud-LLM-6.3.908-xxx.zip和算子包AscendCloud-OPP-6.3.908-xxx.zip
当选用静态数据长度时,可将不足于文本处理时的最大长度数据弥补到文本处理时的最大长度;当选用动态数据长度则去掉此参数。 deepspeed examples/deepspeed/ds_z3_config.json 可选项。用于指定DeepSpeed的配置文件相对或绝对路径。
当选用静态数据长度时,可将不足于文本处理时的最大长度数据弥补到文本处理时的最大长度;当选用动态数据长度则去掉此参数。 deepspeed examples/deepspeed/ds_z3_config.json 可选项。用于指定DeepSpeed的配置文件相对或绝对路径。
//images.cocodataset.org/zips/train2014.zip && unzip train2014.zip wget http://images.cocodataset.org/zips/val2014.zip && unzip val2014.zip 制作数据集
404 Not Found 服务器找不到请求的网页。 500 Internal Server Error 服务内部错误。
df -h 步骤四 制作推理镜像 解压AscendCloud压缩包及该目录下的推理代码AscendCloud-LLM-6.3.909-xxx.zip和算子包AscendCloud-OPP-6.3.909-xxx.zip,并执行build_image.sh脚本制作推理镜像。
也可以单击Event Log中的控制台链接,转调到网页端中查看训练日志。 图29 在PyCharm中查看训练日志 终止训练作业。 如果想要在中途终止训练,可以在PyCharm中单击“ModelArts>Training Job>Stop”,或者直接在网页端单击终止。
Image镜像制作规范可参见创建模型的自定义镜像规范。 runtime 否 String 模型运行时环境,系统默认使用python2.7。
由默认 transformers==4.45.0 修改为:transformers==4.44.2 执行以下命令制作训练镜像。安装过程需要连接互联网git clone,请确保机器可以访问公网。
由默认 transformers==4.45.0 修改为:transformers==4.44.2 执行以下命令制作训练镜像。安装过程需要连接互联网git clone,请确保机器可以访问公网。
${image_name}:Step3 制作推理镜像构建的推理镜像名称。 ${node-path}:节点自定义目录,该目录下包含pod配置文件config.yaml和推理服务启动脚本run_vllm.sh,run_vllm.sh内容见Step3 创建服务启动脚本。
git config --global user.email "you@example.com" && \ git config --global user.name "Your Name" && \ 执行以下命令制作训练镜像。
权重文件下载有如下几种方式,但不仅限于以下方式: 方法一:网页下载:通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接,即可在模型主页的Files and Version中下载文件。
自定义引擎的镜像制作完成后,即可以通过模型导入对模型版本进行管理,并基于模型进行部署和管理服务。 适配和改造的主要工作项如下: 图1 改造工作项 针对不同框架的镜像,可能还需要做额外的适配工作,具体差异请见对应框架的操作步骤。
${image_name}:Step3 制作推理镜像构建的推理镜像名称。 ${node-path}:节点自定义目录,该目录下包含pod配置文件config.yaml和推理服务启动脚本run_vllm.sh,run_vllm.sh内容见Step3 创建服务启动脚本。