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Standard推理部署 如何将Keras的.h5格式的模型导入到ModelArts中? ModelArts导入模型时,如何编写模型配置文件中的安装包依赖参数? 在ModelArts中使用自定义镜像创建在线服务,如何修改端口? ModelArts平台是否支持多模型导入? 在Mod
ModelArts训练时使用os.system('cd xxx')无法进入文件夹怎么办? 当在训练作业的启动脚本中使用os.system('cd xxx')无法进入相应的文件夹时,建议使用如下方法: import os os.chdir('/home/work/user-job-dir/xxx')
使用Notebook进行AI开发调试 Notebook使用场景 创建Notebook实例 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发 通过PyCharm远程使用Notebook实例 通过VS Code远程使用Notebook实例 通过SSH工具远程使用Notebook
查找Notebook实例 查找实例 Notebook页面展示了所有创建的实例。如果需要查找特定的实例,可根据筛选条件快速查找。 参考给子账号配置查看所有Notebook实例的权限后,进入“开发空间>Notebook”页面,打开“查看所有”开关,可以看到IAM项目下所有子账号创建的Notebook实例。
查询数据集列表 分页查询用户的数据集列表。 list_datasets(session, dataset_type=None, dataset_name=None, offset=None, limit=None) 示例代码 示例一:查询数据集列表 from modelarts.session
超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错: RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度,导致训练失败。
附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 基于vLLM(v0.6.3)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服
从OBS目录导入数据规范说明 导入数据集时,使用存储在OBS的数据时,数据的存储目录以及文件名称需满足ModelArts的规范要求。 当前只有“图像分类”、“物体检测”、“图像分割”、“文本分类”和“声音分类”标注类型支持按标注格式导入。 其中,“表格”类型的数据集,支持从OBS
训练脚本说明 训练脚本存放目录说明 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 训练tokenizer文件说明 父主题: Qwen-VL模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.912)
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。
动态shape 在某些推理场景中,模型输入的shape可能是不固定的,因此需要支持用户指定模型的动态shape,并能够在推理中接收多种shape的输入。在CPU上进行模型转换时无需考虑动态shape问题,因为CPU算子支持动态shape;而在Ascend场景上,算子需要指定具体的
训练预测分析模型 创建自动学习后,将会进行模型的训练,得到预测分析的模型。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面,单击创建成功的项目名称,查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中,待节点状态由“运行中”变为“运行成功”,即完成了模型的自动训练。
准备物体检测数据 使用ModelArts自动学习构建模型时,您需要将数据上传至对象存储服务(OBS)中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。 数据集要求 保证图片质量:不能有损坏的图片;目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置【旧】 训练tokenizer文件说明 断点续训和故障快恢说明 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.912)
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置【旧】 训练tokenizer文件说明 断点续训和故障快恢说明 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.5.901)
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.908)
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.907)
使用预置算法训练时,训练失败,报“bndbox”错误 问题现象 使用预置算法创建训练作业,训练失败,日志中出现如下报错。 KeyError: 'bndbox' 原因分析 用于训练的数据集中,使用了“非矩形框”标注。而预置使用算法不支持“非矩形框”标注的数据集。 处理方法 此问题有两种解决方法:
基本配置 权限配置 创建网络 专属资源池VPC打通 ECS服务器挂载SFS Turbo存储 在ECS中创建ma-user和ma-group obsutil安装和配置 (可选)工作空间配置 父主题: 专属资源池训练
日志提示Custom op has no reg_op_name attr 问题现象 日志提示:Custom op has no reg_op_name attr。 图1 报错提示 原因分析 无。 处理方法 定义context时无需指定: context.ascend.provider