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使用SDK调测多机分布式训练作业 代码中涉及到的OBS路径,请用户替换为自己的实际OBS路径。 代码是以PyTorch为例编写的,不同的AI框架之间,整体流程是完全相同的,仅需修改7和11中的 framework_type参数值即可,例如:MindSpore框架,此处framework_type
预训练任务 配置预训练脚本llama2.sh中的超参,并执行预训练任务。 这里以Llama2-70B 8机64卡训练为例,对于Llama2-7B和Llama2-13B,操作过程与Llama2-70B相同,只需修改对应参数即可。 Step1 配置预训练超参 预训练脚本llama2.sh
准备镜像 准备训练GLM3-6B模型适用的容器镜像,包括获取镜像地址,了解镜像中包含的各类固件版本,配置DevServer物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 基础镜像(训练和推理通用
常见问题 模型转换失败怎么办? 常见的模型转换失败原因可以通过查询转换失败错误码来确认具体导失败的原因,Stable Diffusion新推出的模型在转换中可能会遇到算子不支持的问题,可以到华为云管理页面上提交工单来寻求帮助。 图片大Shape性能劣化严重怎么办? 在昇腾设备上,可能由于
权限管理 ModelArts作为一个完备的AI开发平台,支持用户对其进行细粒度的权限配置,以达到精细化资源、权限管理之目的。这类特性在大型企业用户的使用场景下很常见,但对个人用户则显得复杂而意义不足,所以建议个人用户在使用ModelArts时,参照配置访问授权来进行初始权限设置。
在ModelArts创建分布式训练时如何设置NCCL环境变量? ModelArts训练平台预置了部分NCCL环境变量,如表1所示。这些环境变量建议保持默认值。 表1 预置的环境变量 环境变量 说明 NCCL_SOCKET_IFNAME 指定通信的网卡名称。 NCCL_IB_GID_INDEX
保存Notebook实例 通过预置的镜像创建Notebook实例,在基础镜像上安装对应的自定义软件和依赖,在管理页面上进行操作,进而完成将运行的实例环境以容器镜像的方式保存下来。镜像保存后,默认工作目录是根目录“/”路径。 保存的镜像中,安装的依赖包不丢失,持久化存储的部分(home
Step3 为用户配置ModelArts的委托访问授权 配置完IAM权限之后,需要在ModelArts页面为子账号设置ModelArts访问授权,允许ModelArts访问OBS、SWR、IEF等依赖服务。 此方式只允许主用户为子账号进行配置。因此,本示例中,管理员账号需为所有用户完成访问授权的配置
构建条件节点控制分支执行 功能介绍 主要用于执行流程的条件分支选择,可以简单的进行数值比较来控制执行流程,也可以根据节点输出的metric相关信息决定后续的执行流程。主要应用场景如下: 可以用于需要根据不同的输入值来决定后续执行流程的场景。例如:需要根据训练节点输出的精度信息来决定是重新训练还是进行模型的注册操作时可以使用该节点来实现流程的控制
约束与限制 本节介绍ModelArts服务在使用过程中的约束和限制。 规格限制 表1 规格说明 资源类型 规格 说明 计算资源 所有按需计费、包年/包月、套餐包中的计算资源规格,包括CPU、GPU和NPU 购买的所有类型的计算资源均不支持跨Region使用。 计算资源 套餐包 套餐包仅用于公共资源池
获取用户绑定APP的api列表 功能介绍 获取用户绑定app的API列表。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{project_id}/app-auth
部署物体检测服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务,并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后,可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行节点”页面中,待服务部署节点的状态变为“等待输入”时,双击“服务部署”进入配置详情页
在推理生产环境中部署推理服务 本章节介绍如何在ModelArts的推理生产环境(ModelArts控制台的在线服务功能)中部署推理服务。 Step1 准备模型文件和权重文件 在OBS桶中,创建文件夹,准备ascend_vllm代码包、模型权重文件、推理启动脚本run_vllm.sh
模型转换报错如何查看日志和定位? 通过如下的配置项打开对应的模型转换日志,可以看到更底层的报错。如配置以下的环境变量之后,再重新转换模型,导出对应的日志和dump图进行分析: 报错日志中搜到“not support onnx data type”,表示MindSpore暂不支持该算子
Standard资源管理 在使用ModelArts进行AI开发时,您可以选择使用如下两种资源池: 专属资源池:专属资源池不与其他用户共享,资源更可控。在使用专属资源池之前,您需要先创建一个专属资源池,然后在AI开发过程中选择此专属资源池。其中专属资源池分为弹性集群和弹性裸金属。 弹性集群又分为
部署图像分类服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务,并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后,可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行节点”页面中,待服务部署节点的状态变为“等待输入”时,双击“服务部署”进入配置详情页
部署声音分类服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务,并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后,可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行总览”页面中,待服务部署节点的状态变为“等待输入”时,双击“服务部署”进入配置详情页
使用Notebook进行代码调试 背景信息 Notebook使用涉及到计费,具体收费项如下: 处于“运行中”状态的Notebook,会消耗资源,产生费用。根据您选择的资源不同,收费标准不同,价格详情请参见产品价格详情。当您不需要使用Notebook时,建议停止Notebook,避免产生不必要的费用
Standard模型部署 ModelArts Standard提供模型、服务管理能力,支持多厂商多框架多功能的镜像和模型统一纳管。 通常AI模型部署和规模化落地非常复杂。 例如,智慧交通项目中,在获得训练好的模型后,需要部署到云、边、端多种场景。如果在端侧部署,需要一次性部署到不同规格
推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite 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