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save-frequency:指定运行多少个epoch就保存模型参数,可以调大。 report-to tensorboard:指定输出loss指标到tensorboard,一般需要做精度评估才需要带上。 train-num-samples:指定每个epoch需要训练的样本个数,不超过总样本个数。
流、实例数、部署超时时间、环境变量、存储挂载等信息。专属资源池部署的服务,同时展示资源池信息。 “历史更新记录”:展示历史模型相关信息。 监控信息 展示当前服务的“资源统计信息”和“模型调用次数统计”。 “资源统计信息”:包括CPU、内存、GPU、NPU的可用和已用信息。 “模型
Standard推理部署 ModelArts Standard推理服务访问公网方案 端到端运维ModelArts Standard推理服务方案 使用自定义引擎在ModelArts Standard创建模型 使用大模型在ModelArts Standard创建模型部署在线服务 第三方推理框架迁移到ModelArts
的删除锁。 事件中心页面授权运维 针对ModelArts运维平台告警的故障节点,控制台“资源管理>事件中心”页面记录故障节点的计划事件,包括故障节点的基本信息、事件类型、事件状态、事件描述等,并支持授权和重部署操作,授权华为技术支持对故障节点进行运维。 授权操作可执行条件 故障节
gpu.p4(需申请)/modelarts.vm.ai1.a310(需申请),需申请权限才能使用的规格请在华为云创建工单,由ModelArts运维工程师添加权限。 instance_count 是 Integer 模型部署的实例数,当前限制最大实例数为128,如需使用更多的实例数,需提交工单申请。
用户下发训练作业、部署模型、使用开发环境实例等,均可以使用ModelArts提供的公共资源池完成,按照使用量计费,方便快捷。 专属资源池和公共资源池的能力主要差异如下: 专属资源池为用户提供独立的计算集群、网络,不同用户间的专属资源池物理隔离,公共资源池仅提供逻辑隔离,专属资源池的隔离性、安全性要高于公共资源池。
步骤二:配置公网SNAT网关 参考通过公网NAT网关的SNAT规则访问公网章节,配置并验证SNAT。 关联SFS Turbo(可选) 关联SFS Turbo主要是在不需要打通VPC的情况下,可直接在Notebook及训练环境中挂载SFS盘,并访问相应数据。SFS盘支持以原有方式访问、修改其中内容。
s|吞吐”格式记录在日志中,AI Gallery通过环境变量找到日志,从中获取实际数据绘制成“吞吐”和“训练LOSS”曲线,呈现在训练的“指标效果”中。具体请参见查看训练效果。 说明: 日志文件中的迭代次数、LOSS和吞吐数据必须按照“迭代次数|loss|吞吐”格式存放,否则AI
作可在BMS服务控制台上完成。 更多裸金属服务器的介绍请见裸金属服务器BMS。 xPU xPU泛指GPU和NPU。 GPU,即图形处理器,主要用于加速深度学习模型的训练和推理。 NPU,即神经网络处理器,是专门为加速神经网络计算而设计的硬件。与GPU相比,NPU在神经网络计算方面具有更高的效率和更低的功耗。
伙伴一起构建合作共赢的AI生态体系。 AI Gallery使用限制 目前自动学习产生的模型暂不支持发布到AI Gallery。 订阅或购买主要是获取AI资产的使用配额和使用权,支持在配额定义的约束下,有限地使用AI资产。 使用AI资产时,可能需要消耗硬件资源,硬件资源费用将根据实
ModelArts网络关联SFS Turbo SFS Turbo模式下执行流程 SFS Turbo作为完全托管的共享文件存储系统,在本方案中作为主要的存储介质应用于训练作业。因此,后续需要准备的原始数据集、原始Hugging Face权重文件以及训练代码都需要上传至SFS Turbo中。而基于SFS
(可选)工作空间配置 模型训练 本地构建镜像及调试 上传镜像 上传数据和算法到OBS 使用Notebook进行代码调试 创建单机单卡训练作业 监控资源 本地构建镜像及调试 本节通过打包conda env来构建环境,也可以通过pip install、conda install等方式安装conda环境依赖。
题。 模型运行异常。 请检查您的模型是否能正常运行。例如模型依赖的资源是否故障,需要排查推理日志。 实例pod数量异常 。 如果您曾经找过运维人员删除过异常的实例pod,事件中可能会出现告警“服务异常,不正常的实例数为XXX”。在出现这种告警后,服务会自动拉起新的正常实例,从而恢复到正常运行状态。请您耐心等待。
高模型的性能。 LoRA微调LoRA(Low-Rank Adaptation):微调是一种用于调整大型预训练模型的高效微调技术。 这种方法主要针对如何在保持模型大部分参数固定的同时,通过引入少量可训练参数来调整模型以适应特定任务。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署
制该工作空间被指定学生访问,这样可使得学生可独立完成在ModelArts上的实验。 企业场景:管理者可创建用于生产任务的工作空间并限制仅让运维人员使用,用于日常调试的工作空间并限制仅让开发人员使用。通过这种方式让不同的企业角色只能在指定工作空间下使用资源。 目前工作空间功能是“受
-p 8080:8080 -v model:/home/mind/model custom_engine:v1 该指令无法完全模拟线上,主要是由于-v挂载进去的目录是root权限。在线上,模型文件从OBS下载到/home/mind/model目录之后,文件owner将统一修改为ma-user。
{dataset_id}/data-annotations/stats modelarts:dataset:get - √ √ 查询数据集监控数据 GET /v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/metrics modelarts:dataset:get
默认关闭。如需开启此功能,请参见通过APP认证的方式访问在线服务了解详情并根据实际情况进行设置。 “订阅消息” - 订阅消息使用消息通知服务,在事件列表中选择需要监控的服务状态,在事件发生时发送消息通知。 可选:配置高级选项。 表3 高级选项参数说明 参数名称 说明 故障自动重启 开启该功能后,系统检测
ModelArts网络关联SFS Turbo SFS Turbo模式下执行流程 SFS Turbo作为完全托管的共享文件存储系统,在本方案中作为主要的存储介质应用于训练作业。因此,后续需要准备的原始数据集、原始Hugging Face权重文件以及训练代码都需要上传至SFS Turbo中。而基于SFS
ModelArts网络关联SFS Turbo SFS Turbo模式下执行流程 SFS Turbo作为完全托管的共享文件存储系统,在本方案中作为主要的存储介质应用于训练作业。因此,后续需要准备的原始数据集、原始Hugging Face权重文件以及训练代码都需要上传至SFS Turbo中。而基于SFS