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大规模执行AI任务,并提高模型生成的效率。 ModelArts Workflow提供标准化MLOps解决方案,降低模型训练成本 支持数据标注、数据处理、模型开发/训练、模型评估、应用开发、应用评估等步骤 自动协调工作流步骤之间的所有依赖项,提供运行记录、监控、持续运行等功能 针对
输出内容划分到不同工作空间中,便于管理和使用。 基于工作空间可以实现资源逻辑隔离、资源配额管理、细粒度鉴权和资源清理能力。工作空间组件可以将ModelArts各类资源整合,以工作空间体现给企业项目管理服务。 工作空间支持3种访问控制: PUBLIC:租户(主账号和所有子账号)内部公开访问。
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后,可创建训练作业,在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包,若直接使用基础镜像进行训练,每次创建训练作业时,训练作业的图1中都需要执行 install.sh 文件,来安装依赖以及下载完整代码。
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后,可创建训练作业,在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包,如果直接使用基础镜像进行训练,每次创建训练作业时,训练作业的图1中都需要执行 install.sh文件,来安装依赖以及下载完整代码。
Turbo内的目录与OBS对象存储桶进行关联,然后通过创建导入导出任务实现数据同步。通过OBS与SFS Turbo存储联动,可以将最新的训练数据导入到SFS Turbo,然后在训练作业中挂载SFS Turbo到容器对应ckpt目录,实现分布式读取训练数据文件。 创建SFS Turbo文件系统前提条件: 创建SFS
Turbo内的目录与OBS对象存储桶进行关联,然后通过创建导入导出任务实现数据同步。通过OBS与SFS Turbo存储联动,可以将最新的训练数据导入到SFS Turbo,然后在训练作业中挂载SFS Turbo到容器对应ckpt目录,实现分布式读取训练数据文件。 创建SFS Turbo文件系统前提条件: 创建SFS
Turbo内的目录与OBS对象存储桶进行关联,然后通过创建导入导出任务实现数据同步。通过OBS与SFS Turbo存储联动,可以将最新的训练数据导入到SFS Turbo,然后在训练作业中挂载SFS Turbo到容器对应ckpt目录,实现分布式读取训练数据文件。 创建SFS Turbo文件系统前提条件: 创建SFS
为有效期;当您的账号因按需资源自动扣费导致欠费后,账号将变成欠费状态,资源将陆续进入宽限期和保留期。 图2 按需计费资源生命周期 欠费预警 系统会在每个计费周期后的一段时间对按需计费资源进行扣费。当您的账户被扣为负值时,系统将通过邮件、短信和站内信的方式通知到华为云账号的创建者。
表1 批量服务参数 参数 说明 名称 批量服务名称。 服务ID 批量服务的ID。 状态 批量服务当前状态。 任务ID 批量服务的任务ID。 实例规格 批量服务的节点规格。 实例数 批量服务的节点个数。 任务开始时间 本次批量服务的任务开始时间。 环境变量 批量服务创建时填写的环境变量。
Turbo内的目录与OBS对象存储桶进行关联,然后通过创建导入导出任务实现数据同步。通过OBS与SFS Turbo存储联动,可以将最新的训练数据导入到SFS Turbo,然后在训练作业中挂载SFS Turbo到容器对应ckpt目录,实现分布式读取训练数据文件。 创建SFS Turbo文件系统前提条件: 创建SFS
identity,alpaca_en_demo 【可选】注册在dataset_info.json文件数据集名称。如选用定义数据请参考准备数据(可选)配置dataset_info.json文件,并将数据集存放于dataset_info.json同目录下。 dataset_dir /home/
finetune/finetune_ds.sh; Step2 配置数据输入和输出 单击“增加训练输入”和“增加训练输出”,用于配置训练作业开始时需要输入数据的路径和训练结束后输出数据的路径。 在“输入”的输入框内设置变量:DATA、MODEL。 DATA:训练数据集的路径/standard-qwenvl-
finetune/finetune_lora_ds.sh Step2 配置数据输入和输出 单击“增加训练输入”和“增加训练输出”,用于配置训练作业开始时需要输入数据的路径和训练结束后输出数据的路径。 在“输入”的输入框内设置变量:DATA、MODEL。 DATA:训练数据集的路径/standard-qwenvl-
${container_work_dir}/Qwen-VL-Chat Step5 准备训练数据集 用户需自行制作数据集,并将数据集上传到容器的工作目录中,再赋予容器读写数据集目录的权限。 数据集制作请参考Qwen-VL官方指导资料,将所有数据样本放到一个列表中并存入json文件中。每个样本对应一个字典,包
2048",服务会在启动时测算这些输入长度数据的执行时间,该数量会影响服务启动时间,建议不超过10个 --profile-out-len:profiling的输出长度,默认"4,16,64,128",服务会在启动时测算这些输出长度数据的执行时间,该数量会影响服务启动时间,建议不超过5个 --prof
OBS复制过程中提示“BrokenPipeError: Broken pipe” 问题现象 训练作业在使用MoXing复制数据时,日志中出现报错“BrokenPipeError: [Errno xx] Broken pipe”。 原因分析 出现该问题的可能原因如下: 在大规模分布
点来判断问题所在,主要包括精度预检、精度比对和梯度监控等功能。更多内容请参考msprobe工具介绍。 一般场景的训练模型都是包括随机种子、数据集Shuffle、网络结构Dropout等操作的,目的是在网络阶段引入一定的随机性使得训练结果更加具有鲁棒性。然而在精度对齐阶段,这些随机
享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 SSH登录机器后,检查NPU卡状态。运行如下命令,返回NPU设备信息。 npu-smi info
表12 服务管理接口 API 说明 部署服务 部署服务。 查询服务列表 查询服务列表。 查询服务详情 查询服务详情,根据服务ID查询服务详情。 启动停止边缘节点服务实例 启动停止边缘节点服务实例。 更新服务配置 更新模型服务。 查询服务监控信息 查询服务监控信息。 查询服务更新日志
或是mindir的模型。 图1 精度诊断流程 一般情况下,onnx模型推理的结果可以认为是标杆数据,单独替换某个onnx模型为MindSpore Lite模型,运行得到的结果再与标杆数据做对比,如果没有差异则说明pipeline的差异不是由当前替换的MindSpore Lite模型引入。