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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D
ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelArts集成了深度学习和机器
导出新数据集的名称。 export_new_dataset_work_path String 导出新数据集的工作目录。 ratio_sample_usage Boolean 指定切分比例后,是否按指定比例随机分配训练-验证集。可选值如下: true:主动随机分配训练集-验证集 fal
MoXing是ModelArts自研的分布式训练加速框架,构建于开源的深度学习引擎TensorFlow、PyTorch等之上,使用MoXing API可让模型代码的编写更加简单、高效。 MoXing提供了一套文件对象API,可以用来读写OBS文件。 您可以通过MoXing API文档了解其与原生API对
Standard平台提供了模型训练常用的预置框架,可以直接使用。 当预置框架不满足训练要求时,支持用户构建自定义镜像用于训练。 准备训练数据 训练数据除了训练数据集,也可以是预测模型。在创建训练作业前,需要先准备好训练数据。 当训练数据可以直接使用,无需二次处理时,可以直接将数据上传至OBS桶。在创
ModelArts平台提供了Tensorflow,PyTorch,MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像,镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时,您还可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练作业的预置框架介绍 ModelArts中预置的训练基础镜像如下表所示。
ModelArts平台提供了Tensorflow,PyTorch,MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像,镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时,您可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练基础镜像列表 ModelArts中预置的训练基础镜像如下表所示。
DP信息等。 Atlas 800训练服务器备件查询助手 备件查询助手可以帮助你查询服务器的所有部件、规格描述,数量等详细信息。 打开网站后请输入SN编码“2102313LNR10P5100077”, 如果失效可以提工单至华为云ModelArts查询。 Atlas 800训练服务器的网卡配置问题
Session鉴权 OBS管理 作业管理 模型管理 服务管理 02 价格 ModelArts服务的计费方式简单、灵活,您既可以选择按实际使用时长计费。也可以选择更经济的按包周期计费方式。 计费项 AI全流程开发 自动学习 计费方式 按需购买 包年包月 计费FAQ 如何查看ModelArts消费详情?
如何提升训练效率,同时减少与OBS的交互? 场景描述 在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时,训练数据通常存储在对象存储服务(OBS)中,且训练数据较大时(如200GB以上),每次都需要使用GPU资源池进行训练,且训练效率低。 希望提升训练效率,同时减少与对象存储OBS的交互。可通过如下方式进行调整优化。
数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型,通过对原数据集进行学习,训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型,通过对原域和目标域数据集进行学习,训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题: 处理ModelArts数据集中的数据
2:基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3:预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4:连续多张相似图片的预测结果不一致。 5:图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6:图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7:图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
导出新数据集的名称。 export_new_dataset_work_path String 导出新数据集的工作目录。 ratio_sample_usage Boolean 指定切分比例后,是否按指定比例随机分配训练-验证集。可选值如下: true:主动随机分配训练集-验证集 fal
Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发,基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成,通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能,让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。
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
“2核8GB”:Intel CPU通用规格,用于快速数据探索和实验 “8核32GB”:Intel CPU算力增强型,适用于密集计算场景下运算 GPU规格 “GPU: 1*Vnt1(32GB)|CPU: 8 核 64GB”:GPU单卡规格,32GB显存,适合深度学习场景下的算法训练和调测
将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小,重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级,可参考各个模型深度学习训练加速框架的选择,如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1,Deepspee
创建项目的时候,数据集输入位置没有可选数据 可能原因 创建的OBS桶与创建项目不在同一个区域。 账号没有配置全局授权。 OBS桶里的数据格式不符合要求。 解决方法 查看ModelArts创建的项目与创建的OBS桶是否在同一区域。 查看创建的OBS桶所在区域。 登录OBS管理控制台。
训练脚本说明 yaml配置文件参数配置说明 各个模型深度学习训练加速框架的选择 模型NPU卡数取值表 各个模型训练前文件替换 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.907)
labeling 标注 release_dataset 数据集发布 model 模型发布 service 服务部署 mrs_job MRS作业 dataset_import 数据集导入 create_dataset 创建数据集 inputs Array of JobInput objects