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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
通过Function Calling扩展大语言模型对外部环境的理解 本示例将展示如何定义一个获取送货日期的函数,并通过LLM来调用外部API来获取外部信息。 操作步骤 设置Maas的api key和模型服务地址。 import requests from openai import
141.1 元。 计费场景二 某用户于2023/03/18 15:30:00购买了一个按需计费的专属资源池,规格配置如下: 规格:CPU: 8 核 32GB (modelarts.vm.cpu.8ud) 计算节点个数:1个 用了一段时间后,用户发现当前规格无法满足业务需要,于2023/03/20
ModelArts训练专属资源池如何与SFS弹性文件系统配置对等链接? 配置训练专属资源池与SFS弹性文件系统的对等链接,需要资源池打通VPC,使得资源池与SFS弹性文件系统所配置的VPC相同。配置完成后,在创建训练作业时,就可以看到SFS的配置选项。 打通VPC步骤请参考打通VPC。
训练参数配置说明【旧】 如果用户希望自定义参数进行训练,可直接编辑对应模型的训练脚本,请根据实际模型修改。 表1 模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH 【预训练:pt】预训练数据集相对或绝对地址 【微调:sft】微调数据集相对或绝对地址
训练参数配置说明【旧】 如果用户希望自定义参数进行训练,可直接编辑对应模型的训练脚本,请根据实际模型修改。 表1 模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH 【预训练:pt】预训练数据集相对或绝对地址 【微调:sft】微调数据集相对或绝对地址
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
M、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程,利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件,为用户提供推理部署方案,帮助用户使能大模型业务。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 约束限制 本方案目前仅适用于部分企业客户。
_filter方法,然后在数据预处理的参数里指定自己的handler名称即可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行,同样以 llama2 为例。 方法一:用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚
_filter方法,然后在数据预处理的参数里指定自己的handler名称即可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行,同样以 llama2 为例。 方法一:用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚
ModelArts统一镜像列表 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascend规格的统一镜像,包括MindSpore、PyTorch。适用于开发环境,模型训练,服务部署,请参考统一镜像列表。 表1 MindSpore 预置镜像 适配芯片 适用范围 mindspore_2
ModelArts提供了丰富的关于Server使用NPU进行训练推理的案例指导,涵盖了LLM大语言模型、AIGC文生图、数字人等主流应用场景。您可单击链接,即可跳转至相应文档查看详细指导。 LLM大语言模型 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导 主流开源大模型基于Server适配ModelLink
M、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程,利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件,为用户提供推理部署方案,帮助用户使能大模型业务。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 约束限制 本方案目前仅适用于部分企业客户。
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现_filter方法,然后在数据预处理的参数里指定自己的handler名称即可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行,同样以llama2为例。 方法一:用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本
ModelArts自动学习,为入门级用户提供AI零代码解决方案 支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景 自动执行模型开发、训练、调优和推理机器学习的端到端过程 根据最终部署环境和开发者需求的推理速度,自动调优并生成满足要求的模型 ModelArts自动学习,为资深级用户提供模板化开发能力
处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令,并在Notebook环境中运行执行。用户可通过Notebook中创建.ipynb文件,并编辑以
推理专属预置镜像列表 ModelArts的推理平台提供了一系列的基础镜像,用户可以基于这些基础镜像构建自定义镜像,用于部署推理服务。 X86架构(CPU/GPU)的推理基础镜像 表1 TensorFlow AI引擎版本 支持的运行环境 镜像名称 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10
处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令,并在Notebook环境中运行执行。用户可通过Notebook中创建.ipynb文件,并编辑以
<cfgs_yaml_file>:性能测试配置的yaml文件地址,指代码目录中performance_cfgs.yaml相对或绝对路径,此配置文件为训练最优配置参数。 --baseline <baseline>:<可选>GP-Ant8机器性能基线yaml文件路径,用户可自行修改,不填则使用工具自带基线配置,默认基线配置样例如下: