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ModelArts支持在开发环境中开启TensorBoard可视化工具。TensorBoard是TensorFlow的可视化工具包,提供机器学习实验所需的可视化功能和工具。 TensorBoard是一个可视化工具,能够有效地展示TensorFlow在运行过程中的计算图、各种指标随
# 推理构建镜像启动脚本 ├──llm_tools # 推理工具包 ├──AutoSmoothQuant # W8A8量化工具 ├── ascend_autosmoothquant_adapter # 昇腾量化使用的算子模块
patch # 社区昇腾适配的补丁包 ├──llm_tools # 推理工具包 ├──AutoSmoothQuant # W8A8量化工具 ├── ascend_autosmoothquant_adapter # 昇腾量化使用的算子模块
# 推理构建镜像启动脚本 ├──llm_tools # 推理工具包 ├──AutoSmoothQuant # W8A8量化工具 ├── ascend_autosmoothquant_adapter # 昇腾量化使用的算子模块
训练中途卡死 问题现象1 检测每个节点日志是否有报错信息,某个节点报错但作业未退出导致整个训练作业卡死。 解决方案1 查看报错原因,解决报错。 问题现象2 作业卡在sync-batch-norm中或者训练速度变慢。pytorch如果开了sync-batch-norm,多机会慢,因
DevServer上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案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。 约束限制 本方案目前仅适用于部分企业客户。
全部 自动学习 Workflow 开发工具 算法管理 训练管理 AI应用管理 部署上线 镜像管理 资源池 AI Gallery ModelArts SDK 昇腾生态 自动学习 自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计
场景一:环境预检测失败、硬件检测出现故障,系统隔离所有故障节点并重新下发训练作业。 图1 预检失败&硬件故障 场景二:环境预检测失败、硬件无故障,系统随机再分配节点并重新下发训练作业。 图2 预检失败&硬件正常 场景三:环境预检测成功并进入用户业务阶段,硬件检测出现故障并且用户
ModelArts Standard数据管理提供了一套高效便捷的管理和标注数据框架。支持图片、文本、语音、视频等多种数据类型,涵盖图像分类、目标检测、音频分割、文本分类等多个标注场景,适用于计算机视觉、自然语言处理、音视频分析等AI项目场景。 ModelArts Standard数据管
valid number is 0. 原因分析 该日志表示数据集中的有效样本量为0,可能有如下原因: 数据未标注。 标注的数据是不符合规格的(如目标检测算法要求标注为矩形框,但是提供数据标注为非矩形框)。 处理方法 请您检查数据是否已标注,或检查数据标注是否符合算法要求。 父主题: 预置算法运行故障
ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别 ModelArts自动学习,提供了AI初学者,零编码、零AI基础情况下,可使用自动学习功能,开发用于图像分类、物体检测、预测分析、文本分类、声音分类等场景的模型。 而ModelArts PRO是一款为企业级AI应用打造的专业开发套件。用户可根据预置工作流生
计算节点个数 默认为1。您可以根据您的实际情况选择,最大为5。 针对“物体检测”类型的标注作业,选择“主动学习”时,只支持识别和标注矩形框。 图1 启动智能标注(图像分类) 图2 启动智能标注(物体检测) 图3 启动智能标注(预标注) 完成参数设置后,单击“提交”,即可启动智能标注。
创建文本分类项目 ModelArts自动学习,包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏单击“开发空间>自动学习”,进入新版自动学习页面。
数据集如何切分 在发布数据集时,仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。 一般默认不启用该功能。启用后,需设置对应的训练验证比例。 输入“训练集比例”,数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练集比例”后,“验证集比例”自动填充。“训练集比例”加“验证集比例”等于1。
异比较大,可以使用fp32精度模式提升模型的精度(精度模式并不总是需要使用fp32,因为相对于fp16,fp32的性能较差。因此,通常只在检测到某个模型精度存在问题时,才会考虑是否使用fp32进行尝试)。使用fp32精度模式的配置文件如下: 配置文件: # config.ini [ascend_context]
已标注数据格式规范:图像分类 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范:图像分类 物体检测 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范:物体检测 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范:物体检测 图像分割 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范:图像分割
在获取软件和镜像中,下载并解压代码包。本文档主要使用ascendcloud-aigc-poc-sdxl-finetune文件夹中的文件,请利用OBS Browser+工具将文件夹中内容上传至OBS的代码文件夹code中。 obs://<bucket_name>/code ├── attention_processor
在获取软件和镜像中,下载并解压代码包。本文档主要使用aigc_train->torch_npu->diffusers下的部分文件,请利用OBS Browser+工具将文件夹中内容上传至OBS的代码文件夹code中。 obs://<bucket_name>/code ├── diffusers-train
创建图像分类项目 ModelArts自动学习,包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏选择“开发空间 > 自动学习”,进入自动学习页面。
创建预测分析项目 ModelArts自动学习,包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏单击“开发空间>自动学习”,进入新版自动学习页面。