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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:
signature_defs: signature.append(signature_def) if len(signature) == 1: model_signature = signature[0]
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:
先切换至授权区域。 如表1所示,包括了ModelArts的所有系统策略权限。如果系统预置的ModelArts权限,不满足您的授权要求,可以创建自定义策略,可参考策略JSON格式字段介绍。 表1 ModelArts系统策略 策略名称 描述 类型 ModelArts FullAccess
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
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
创建桶不收取费用,按实际使用的存储容量和时长收费 弹性文件服务SFS Turbo 使用专属资源池进行训练时,支持挂载多个弹性文件服务SFS Turbo。用于存储模型训练的代码及输入输出数据。 具体费用可参见弹性文件服务价格详情。 按需计费 包年/包月 按文件系统所占用的存储空间容量和使用时长收费 存储空间费用=每GB费率*存储容量*使用时长
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
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
shape:", text_features.shape) image_features /= image_features.norm(dim=-1, keepdim=True) text_features /= text_features.norm(dim=-1,
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
-1) return torch.nn.functional.silu(x[0]) * x[1] def forward(self, x): output = self._swiglu(x) return output input_data
方案优势 高准确性:利用LLM的强大语义理解能力,系统能够准确识别新闻内容的主题和关键词,实现高准确率的自动分类。 快速响应:系统能够实时处理新闻内容,快速完成分类,满足新闻时效性的要求。 可扩展性:随着模型的不断训练和优化,系统能够适应不断变化的新闻内容和分类需求。 降低人力成
iam:agencies:listAgencies 使用配置的委托授权项。 按需配置。 SFS Turbo sfsturbo:shares:getShare sfsturbo:shares:getAllShares 在训练作业中使用SFS Turbo。 按需配置。 SWR swr:repository:listTags
# 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。
接训练速度会比较慢,通常会先将数据拉取到本地cache,然后再进行训练任务。 静态挂载 动态挂载 SFS Turbo 适用于海量小文件业务场景。 提供posix协议的文件系统; 需要和资源池在同一个VPC下或VPC互通; 价格较高。 静态挂载 动态挂载:不支持 SFS 适用于多读多写场景的持久化存储。
Gallery工具链服务部署完成后将一直处于“运行中”。 指定时长:设置作业运行几小时候后停止,当AI Gallery工具链服务运行时长达到指定时长时,系统将会暂停作业。时长设置不能超过计算资源的剩余额度。 说明: 如果选择付费资源,则请确认账号未欠费,且余额高于所选计算规格的收费标准,否则可能会导致AI
# 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。