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上传数据集至SFS Turbo 准备数据集,例如根据Alpaca数据部分给出的预训练数据集、SFT全参微调训练、LoRA微调训练数据集下载链接下载数据集。可通过两种方式,将数据集上传至SFS Turbo中。 方式一:将下载的原始数据通过SSH直接上传至SFS Turbo中。具体步骤如下:
上传数据集至SFS Turbo 准备数据集,例如根据Alpaca数据部分给出的预训练数据集、SFT全参微调训练、LoRA微调训练数据集下载链接下载数据集。可通过两种方式,将数据集上传至SFS Turbo中。 方式一:将下载的原始数据通过SSH直接上传至SFS Turbo中。具体步骤如下:
上传数据集至SFS Turbo 准备数据集,例如根据Alpaca数据部分给出的预训练数据集、SFT全参微调训练、LoRA微调训练数据集下载链接下载数据集。可通过两种方式,将数据集上传至SFS Turbo中。 方式一:将下载的原始数据通过SSH直接上传至SFS Turbo中。具体步骤如下:
signature_defs: signature.append(signature_def) if len(signature) == 1: model_signature = signature[0]
表12 nfs属性列表 参数 是否必选 参数类型 说明 id 是 String SFS Turbo 文件系统 ID。 src_path 是 String SFS Turbo 文件系统地址。 dest_path 是 String 训练作业的本地路径。 read_only 否 Boolean
Standard专属资源池提供的计算资源,结合SFS和OBS存储,在ModelArts Standard的训练环境中开展单机单卡、单机多卡、多机多卡分布式训练。 面向熟悉代码编写和调测的AI工程师,同时了解SFS和OBS云服务 从 0 制作自定义镜像并用于训练(Pytorch+CPU/GPU)
update service, rollback failed. 请联系技术支持。 正常 [model 0.0.1] OBS桶,OBS并行文件系统,SFS Turbo挂载成功。 [%s] %s volume successfully. - 服务部署和运行过程中,关键事件支持手动/自动刷新。 查看操作
update service, rollback failed. 请联系技术支持。 正常 [model 0.0.1] OBS桶,OBS并行文件系统,SFS Turbo挂载成功。 [%s] %s volume successfully. - 服务部署和运行过程中,关键事件支持手动/自动刷新。 查看操作
务。 给子账号配置权限:限制使用公共资源池 使用主用户账号登录管理控制台,单击右上角用户名,在下拉框中选择“统一身份认证”,进入统一身份认证(IAM)服务。 在统一身份认证服务页面的左侧导航选择“权限管理 > 权限”,单击右上角的“创建自定义策略”,设置策略,单击“确定”。 “策
shape:", text_features.shape) image_features /= image_features.norm(dim=-1, keepdim=True) text_features /= text_features.norm(dim=-1,
当通过“可选功能”未能成功安装时,请手动下载OpenSSH安装包,然后执行以下步骤: 下载zip包并解压放入“C:\Windows\System32”。 以管理员身份打开CMD,在“C:\Windows\System32\OpenSSH-xx”目录下,执行以下命令: powershell.exe -ExecutionPolicy
执行如下命令,查看自定义镜像的CPU架构。 docker inspect {自定义镜像地址} | grep Architecture ARM CPU架构的自定义镜像,上述命令回显如下。 "Architecture": "arm64" 规格中带有ARM字样的显示,为ARM CPU架构。 规格中未带有ARM字样的显示,为X86
FullAccess 可选 SFS弹性文件服务 授予子账号使用SFS服务的权限,ModelArts的专属资源池中可以挂载SFS系统作为开发环境或训练的存储。 SFS Turbo FullAccess SFS FullAccess 可选 父主题: 配置ModelArts基本使用权限
表14 nfs属性列表 参数 参数类型 说明 id String SFS Turbo 文件系统 ID。 src_path String SFS Turbo 文件系统地址。 dest_path String 训练作业的本地路径。 read_only Boolean dest_path
zip上传到${workdir}目录下并解压缩,如SFS Turbo的路径:/mnt/sfs_turbo目录下,以下都以/mnt/sfs_turbo为例,请根据实际修改。 unzip AscendCloud-*.zip 上传tokenizers文件到工作目录中的/mnt/sfs_turbo/tokenizers
X86/ARM,自有软件是否支持ARM。 例如:4个推理模型在ARM上运行,6个推理模型在X86上运行。 - 当前使用的操作系统及版本 当前推理业务的操作系统及版本,如:Ubuntu 22.04。 是否使用容器化运行业务,以及容器中OS版本,HostOS中是否有业务软件以及HostOS的类型和版本。
给子账号配置查看所有Notebook实例的权限 管理员和开发者权限分离 不允许子账号使用公共资源池创建作业 委托授权ModelArts云服务使用SFS Turbo 给子账号配置文件夹级的SFS Turbo访问权限 父主题: Standard权限管理
# 推理工具 代码上传至SFS Turbo 将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip直接上传至ECS服务器中的SFS Turbo中,例如存放在/mnt/sfs_turbo/AscendCloud-LLM-xxx.zip目录下并解压缩。
# 推理工具 代码上传至SFS Turbo 将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip直接上传至ECS服务器中的SFS Turbo中,例如存放在/mnt/sfs_turbo/AscendCloud-LLM-xxx.zip目录下并解压缩。
|──Dockerfile 代码上传至SFS Turbo 将AscendFactory代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip直接上传至ECS服务器中的SFS Turbo中,例如存放在/mnt/sfs_turbo/AscendCloud-LLM-xxx.zip目录下并解压缩。