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在Chrome浏览器中安装ModHeader插件。 图10 安装ModHeader插件 Chrome浏览器安装ModHeader插件后,可能会导致访问不了Modelarts平台,访问Modelarts时需要临时禁用ModHeader插件。或者使用Edge登录Modelarts,使用Chrome安装插件访问页面。
# 基于AscendSpeed的训练代码 |──ascendcloud_patch/ # 针对昇腾云平台适配的功能补丁包 |──scripts/ # 训练需要的启动脚本
管理AI Gallery中的AI应用 当AI应用创建完成后,支持修改内容,例如修改环境变量、可见范围。 约束限制 当AI应用的“可见范围”是“私密”时,才支持修改环境变量、可见范围或删除AI应用。 管理AI应用环境变量 AI应用支持增删改查环境变量,配置好的环境变量可以在运行文件中直接调用。
创建训练作业界面无云存储名称和挂载路径排查思路 问题现象 创建训练作业界面没有云存储名称和挂载路径这两个选项。 原因分析 用户的专属资源池没有进行网络打通,或者用户没有创建过SFS。 处理方法 在专属资源池列表中,单击资源池“ID/名称”,进入详情页。单击右上角“配置NAS VPC”,检查是否开启了NAS
物体检测标注时除了位置、物体名字,是否可以设置其他标签,比如是否遮挡、亮度等? 可以通过修改数据集给标签添加自定义属性来设置一些自定义的属性。 图1 修改数据集 父主题: Standard数据管理
使用CES监控Lite Server资源 场景描述 本文主要介绍如何配置华为云BMS+CES联合提供的裸金属服务器的指标监控方案,可帮助您查看CPU相关监控指标、CPU负载类相关监控指标、内存相关监控指标、磁盘相关监控指标、磁盘I/O类、文件系统类、网卡类、软RAID相关监控指标和进程相关监控指标。
查询资源池列表,可通过标签、资源池状态筛选查询资源池列表 功能介绍 查询资源池列表。 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 /v2/{project_id}/pools
LoRA微调训练 本章节以Llama2-70B为例,介绍LoRA微调训练的全过程。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 LoRA微调数据处理 训练前需要对数据集进行预处理,转化为.bin和.idx格式文件,以满足训练要求。
场景介绍 Qwen大模型是一个包含多种参数数量模型的语言模型。 本文档以Qwen-7B/14B/72B为例,利用训练框架Pytorch_npu+华为自研Ascend Snt9b硬件,为用户提供了开箱即用的预训练和微调训练方案。 操作流程 图1 操作流程图 表1 操作任务流程说明 阶段
SFT全参微调训练 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,具体参考代码上传至OBS和使用Notebook将OBS数据导入SFS Turbo。 Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b SFT微调为例,执行脚本 0_pl_sft_13b
查看性能 查看SFT全参微调的日志和性能,具体方法请参见查看日志和性能。 父主题: SFT全参微调
部署推理服务 本章节介绍如何启动推理服务。 前提条件 已准备好DevServer环境。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer和昇腾Snt9b资源。 确保容器可以访问公网。 Step1 检查环境 SSH登录机器后,检查NPU设备检查。运行如下命令,返回NPU设备信息。
精度问题诊断 逐个替换模型,检测有问题的模型 该方式主要是通过模型替换,先定位出具体哪个模型引入的误差,进一步诊断具体的模型中哪个算子或者操作导致效果问题,模型替换原理如下图所示。通过设置开关选项(是否使用onnx模型),控制模型推理时,模型使用的是onnx模型或是mindir的模型。
模型转换失败时如何查看日志和定位原因? 在模型转换的过程,如果出现模型转换失败,可以参考以下步骤查看日志并定位原因: 设置DEBUG日志。 设置MindSpore日志环境变量。 #shell export GLOG_v=0 # 0-DEBUG、1-INFO、2-WARNING、3-ERROR
如何保证训练和调试时文件路径保持一致 云上挂载路径 Notebook中挂载SFS后,SFS默认在“/home/ma-user/work”路径下。在创建训练作业时,设置SFS Turbo的“云上挂载路径”为“/home/ma-user/work”,使得训练环境下SFS也在“/home/ma-user/work”路径下。
部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.5.0框架部署并启动推理服务。 前提条件 已准备好DevServer环境,具体参考资源规格要求。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer和昇腾Snt9b资源。 安装过程需要连接互联网git clone,确保容器可以访问公网。
SD1.5&SDXL Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.907) 训练场景和方案介绍 准备镜像环境 Finetune训练 LoRA训练 Controlnet训练 父主题: AIGC模型训练推理
LoRA训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的LoRA训练过程。LoRA训练是指在已经训练好的模型基础上,使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。修改数据集路径、模型路径。脚本里写到datasets路径即可。 run_lora_sdxl中的vae路径要准确写到sdxl_vae
LoRA训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的LoRA训练过程。LoRA训练是指在已经训练好的模型基础上,使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。修改数据集路径、模型路径。脚本里写到datasets路径即可。 run_lora_sdxl中的vae路径要准确写到sdxl_vae
SD1.5&SDXL Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.908) 训练场景和方案介绍 准备镜像环境 Finetune训练 LoRA训练 Controlnet训练 父主题: AIGC模型训练推理