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管理模型训练作业 查看训练作业详情 查看训练作业资源占用情况 查看模型评估结果 查看训练作业事件 查看训练作业日志 修改训练作业优先级 使用Cloud Shell调试生产训练作业 重建、停止或删除训练作业 管理训练容器环境变量 查看训练作业标签 父主题: 使用ModelArts Standard训练模型
存储位置:输入用户在Notebook中创建的“子目录挂载” 图3 选择SFS Turbo 作业日志选择OBS中的路径,训练作业的日志信息则保存该路径下。 最后,提交训练作业,训练完成后,请参考查看日志和性能章节查看SFT微调的日志和性能。了解更多ModelArts训练功能,可查看模型开发简介。 父主题:
预置框架启动文件的启动流程说明 ModelArts Standard训练服务预置了多种AI框架,并对不同的框架提供了针对性适配,用户在使用这些预置框架进行模型训练时,训练的启动命令也需要做相应适配。 本章节详细介绍基于不同的预置框架创建训练作业时,如何修改训练的启动文件。 Asc
分布式模型训练 分布式训练功能介绍 创建单机多卡的分布式训练(DataParallel) 创建多机多卡的分布式训练(DistributedDataParallel) 示例:创建DDP分布式训练(PyTorch+GPU) 示例:创建DDP分布式训练(PyTorch+NPU) 父主题:
什么是模型训练服务 模型训练服务为开发者提供电信领域一站式模型开发服务,涵盖数据预处理、特征提取、模型训练、模型验证、推理执行和重训练全流程。服务提供开发环境和模拟验证环境及ICT网络领域AI资产,包括项目模板、算法、特征分析及处理SDK,帮助开发者提速AI应用开发,保障模型应用效果。
如果用户当前不在模型训练服务首页,想要回到首页,请单击界面左上角的“模型训练”,从下拉框中选择“模型训练”。 父主题: 使用模型训练服务快速训练算法模型
设置训练故障优雅退出 使用场景 随着模型规模和数据集的急剧增长,需要利用大规模的训练集训练大规模的神经网络。在大规模集群分布式训练时,会遇到集群中某个芯片、某台服务器故障,导致分布式训练任务失败。优雅退出是指中断的训练任务支持自动恢复,并可以在上一次训练中断的基础上继续训练,而不用从头开始。
自动学习训练后的模型是否可以下载? 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看,或者将此模型部署为在线服务。 父主题: 模型训练
AIGC模型训练推理 SD WEBUI套件适配PyTorch NPU的推理指导(6.3.908) SD1.5&SDXL Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.908) SD1.5&SDXL Koyha框架基于DevServer适配PyTorch
训练作业重调度 当训练作业发生故障恢复时(例如进程级恢复、POD级重调度、JOB级重调度等),作业详情页面中会出现“故障恢复详情”页签,里面记录了训练作业的启停情况。 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”。 在训练作业列表中,单击作业名称进入训练作业详情页面。
--seq-length:要处理的最大seq length。 --workers:设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval:是一个用于设置日志输出间隔的参数,表示输出日志的频率。在训练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径:
HuggingFace转Megatron参数说明 --model-type:模型类型。 --loader:选择对应加载模型脚本的名称。 --saver:选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size:${TP}张量并行数,需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-
明。 单击菜单栏中的“数据集”,进入数据集菜单页。 可以看到预置的四个硬盘故障检测数据集实例,如图1所示。 图1 预置数据集 单击预置的数据集实例右侧的图标,可查看数据实例中的数据文件。 四份预置数据集,分别如下所示: HardDisk-Detect_Train_Good.csv:无故障硬盘训练数据
预训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b预训练为例,执行脚本0_pl_pretrain_13b.sh。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。
预训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b预训练为例,执行脚本0_pl_pretrain_13b.sh。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参
SDXL基于Standard适配PyTorch NPU的Finetune训练指导(6.3.905) Stable Diffusion(简称SD)是一种基于扩散过程的图像生成模型,应用于文生图场景,能够帮助用户生成图像。SDXL Finetune是指在已经训练好的SDXL模型基础上,使用新的数据集进行微调(fin
基于ModelArts Standard专属资源池训练模型 使用ModelArts Standard专属资源池训练的场景介绍 使用ModelArts Standard专属资源池训练的准备工作 使用ModelArts Standard专属资源池进行单机单卡训练 使用ModelArts Standard专属资源池进行单机多卡训练
查看训练任务详情与训练指标 模型启动训练后,可以在模型训练列表中查看训练任务的状态,单击任务名称可以进入详情页查看训练指标、训练任务详情和训练日志。 图1 模型训练列表 不同类型的训练方法可支持查看的训练指标有所差异,训练指标和训练方法的关系如下: 表1 训练指标和训练方法对应关系
创建多机多卡的分布式训练(DistributedDataParallel) 本章节介绍基于PyTorch引擎的多机多卡数据并行训练。并提供了分布式训练调测具体的代码适配操作过程和代码示例。同时还针对Resnet18在cifar10数据集上的分类任务,给出了分布式训练改造(DDP)的完整代码示例,供用户学习参考。
模型训练 导入SDK 选择数据 特征画像 模型选择 训练模型 测试模型 开发推理 归档模型 父主题: KPI异常检测学件服务