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VPC下创建弹性云服务器 获取在线服务的IP和端口号 通过IP和端口号直连应用 将专属资源池的网络打通VPC 登录ModelArts控制台,进入“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”找到服务部署使用的专属资源池,单击“名称/ID”,进入资源池详情页面,查看网络配置信息。返回专属资
推理、训练场景下对Profiling timeline单卡数据进行调优分析,给出相关亲和API替换的调优建议。 推理、训练场景下对Profiling单卡数据进行调优分析,给出AICPU相关调优建议。 推理、训练场景下对Profiling单卡数据进行调优分析,给出block dim、operator no bound相关AOE配置以及调优建议。
128 24 chatglm3-6b 1 64 1 128 25 glm-4-9b 1 32 1 128 26 baichuan2-7b 1 8 1 32 27 baichuan2-13b 2 4 1 4 28 yi-6b 1 64 1 128 29 yi-9b 1 32 1 64
较于WebSocket(双向实时),它更加轻量级且易于实现。 前提条件 在线服务中的AI应用导入选择的镜像需支持SSE协议。 约束与限制 SSE协议只支持部署在线服务。 只支持自定义镜像导入AI应用部署的在线服务。 调用API访问在线服务时,对预测请求体大小和预测时间有限制: 请
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 模型参数量 训练类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具(Deepspeed)
128 24 chatglm3-6b 1 64 1 128 25 glm-4-9b 1 32 1 128 26 baichuan2-7b 1 8 1 32 27 baichuan2-13b 2 4 1 4 28 yi-6b 1 64 1 128 29 yi-9b 1 32 1 64
各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D
不在同一个主账号下,如何使用他人的自定义镜像创建Notebook? 不是同一个主账号,用户A需要使用用户B的自定义镜像创建Notebook,此时需要用户B将此镜像共享给用户A,用户A将此共享镜像Pull下来注册后方可在Notebook中使用。详细操作如下: 用户B的操作: 登录容
标注过程中,已经分配标注任务后,能否将一个labeler从标注任务中删除?删除后对标注结果有什么影响?如果不能删除labeler,能否删除将他的标注结果从整体标注结果中分离出来? 目前不支持从标注任务中删除labeler。 labeler的标注必须通过审核后,才能同步到最终结果,不支持单独分离操作。
昇腾迁移融合算子API替换样例 部分torch原生的API在下发和执行时会包括多个小算子,下发和执行耗时较长,可以通过替换成NPU API来使能融合算子,提升训练性能。 API替换总览 •torch_npu.optim.NpuFusedAdamW •optimizer.clip_grad_norm_fused_
多节点训练TensorFlow框架ps节点作为server会一直挂着,ModelArts是怎么判定训练任务结束?如何知道是哪个节点是worker呢? TensorFlow框架分布式训练的情况下,会启动ps与worker任务组,worker任务组为关键任务组,会以worker任务组的进程退出码,判断训练作业是否结束。
训练运行报错AttributeError: 'torch_npu._C._NPUDeviceProperties' object has no attribute 'multi_processor_count' 问题现象 训练运行报错“AttributeError: 'torch_npu
使用样例的有标签的数据或者自己通过其他方式打好标签的数据放到OBS桶里,在modelarts中同步数据源以后看不到已标注,全部显示为未标注 OBS桶设置了自动加密会导致此问题,需要新建OBS桶重新上传数据,或者取消桶加密后,重新上传数据。 父主题: Standard数据管理