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GP Vnt1裸金属服务器用PyTorch报错CUDA initialization:CUDA unknown error 问题现象 在Vnt1 GPU裸金属服务器(Ubuntu18.04系统),安装NVIDIA 470+CUDA 11.4后使用“nvidia-smi”和“nvcc
发布免费模型 在AI Gallery中,您可以个人开发的模型免费分享给他人使用,包括ModelArts模型和HiLens技能。 前提条件 如果是发布ModelArts模型,已经在ModelArts的“AI应用管理”中准备好待发布的模型。在“AI应用管理”界面创建或发布模型的相关操作请参见管理
注册伙伴 仅当暂未注册伙伴的用户可以注册伙伴。 在“AI Gallery”页面中,单击右上角“我的Gallery > 我的主页”进入个人中心页面。 左侧菜单栏选择“解决方案”进入解决方案列表页,单击右上方“发布”进入合作伙伴申请页面。 如果已经是伙伴用户,则会进入发布解决方案页面。
合作伙伴 注册伙伴 发布解决方案 父主题: AI Gallery(旧版)
Lite Cluster资源开通 集群资源开通流程 开通集群资源过程中用户侧需要完成的任务流程如下图所示。 图1 用户侧任务流程 表1 Cluster资源开通流程 任务 说明 Step1 申请开通资源规格 当前部分规格为受限购买,需要提前联系客户经理申请开通资源规格,预计1~3个工作日内开通
Lite Cluster资源使用 在Lite Cluster资源池上使用Snt9B完成分布式训练任务 在Lite Cluster资源池上使用ranktable路由规划完成Pytorch NPU分布式训练 在Lite Cluster资源池上使用Snt9B完成推理任务
Finetune训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的Finetune训练过程。Finetune是指在已经训练好的模型基础上,使用新的数据集进行微调(fine-tuning)以优化模型性能。 启动SD1.5 Finetune训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本
发布免费算法 在AI Gallery中,您可以将个人开发的算法免费分享给他人使用。 前提条件 在ModelArts的算法管理中已准备好待发布的算法。创建算法的相关操作请参见创建算法。 创建算法时,算法代码存储的OBS桶内不能存在文件和文件夹重名的情况,这样算法可能会发布失败。如果算法发布成功
发布Notebook 在AI Gallery中,您可以将个人开发的Notebook代码免费分享给他人使用。 前提条件 在ModelArts的Notebook或者CodeLab中已创建好ipynb文件,开发指导可参见开发工具。 发布Notebook 登录ModelArts管理控制台。
发布需求 如果你已经注册成为了AI Gallery平台上的合作伙伴,你可以在AI Gallery上发布你的需求。 在“AI Gallery”页面中,单击右上角“我的Gallery > 我的主页”进入个人中心页面。 左侧菜单栏选择“我的需求”进入我的需求列表页,单击右上方的“发布”,
Lite Cluster资源配置 Lite Cluster资源配置流程 配置Lite Cluster网络 配置kubectl工具 配置Lite Cluster存储 (可选)配置驱动 (可选)配置镜像预热
准备Notebook ModelArts Notebook云上云下,无缝协同,更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看开发环境介绍。 本案例中的训练作业需要通过SFS Turbo挂载盘的形式创建,因此需要将上述数据集、代码、权重文件从OBS桶上传至SFS Turbo
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。 启动SD1.5 LoRA训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh diffusers_lora_train.sh
LLaMA-VID基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.910) 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite Server上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展LLaMA-VID的推理过程。 约束限制 本方案目前仅适用于企业客户。
Yolov8基于Lite Server适配MindSpore Lite推理指导(6.3.909) 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite Server上使用昇腾Atlas 300I Duo推理卡计算资源,部署Yolov8 Detection模型推理的详细过程。 本方案目前仅适用于企业客户
AI Gallery功能介绍 面向开发者提供了AI Gallery大模型开源社区,通过大模型为用户提供服务,普及大模型行业。AI Gallery提供了大量基于昇腾云底座适配的三方开源大模型,同步提供了可以快速体验模型的能力、极致的开发体验,助力开发者快速了解并学习大模型。 构建零门槛线上模型体验
上传远端文件至JupyterLab 在Notebook的JupyterLab中,支持通过远端文件地址下载文件。 要求:远端文件的URL粘贴在浏览器的输入框中时,可以直接下载该文件。 通过JupyterLab打开一个运行中的Notebook。 单击JupyterLab窗口上方导航栏的
下载JupyterLab文件到本地 在JupyterLab中开发的文件,可以下载至本地。关于如何上传文件至JupyterLab,请参见上传文件至JupyterLab。 不大于100MB的文件,可以直接从JupyterLab中下载到本地,具体操作请参见从JupyterLab中下载不大于
从AI Gallery订阅模型 在AI Gallery中,支持订阅官方发布或者他人分享的模型,订阅后的模型,可推送至ModelArts模型管理中,进行统一管理。 订阅模型与云服务订阅模型的区别: 在管理控制台,模型管理所在位置不同。订阅模型统一管理在“模型管理>订阅模型”页面中,而云服务订阅模型管理在
训练tokenizer文件说明 在训练开始前,需要针对模型的tokenizer文件进行修改,不同模型的tokenizer文件修改内容如下,您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时,由于transformer 4.38