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alpaca_gpt4_data.json #微调数据文件 上传代码和权重文件到工作环境 使用root用户以SSH的方式登录DevServer。 将AscendCloud代码包AscendCloud-xxx-xxx.zip上传到${workdir}目录下并解压缩,如:/home/ma
本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 提示:本文档适用于仅使用OBS对象存储服务(Object
# 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。
简介 场景介绍 本文旨在指导客户将已有的推理业务迁移到昇腾设备上运行(单机单卡、单机多卡),并获得更好的推理性能收益。 ModelArts针对上述使用场景,在给出系统化推理业务昇腾迁移方案的基础上,提供了即开即用的云上集成开发环境,包含迁移所需要的算力资源和工具链,以及具体的No
模型训练、在线服务、专属资源池涉及到需要停止的计费项如下: 自动学习:停止因运行自动学习作业而创建的训练作业和在线服务。删除存储到OBS中的数据及OBS桶。 Workflow:停止因运行Workflow作业而创建的训练作业和在线服务。删除存储到OBS中的数据及OBS桶。 Note
本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 提示:本文档适用于OBS+SFS
fourth month...' } 上传数据到指定目录 将下载的原始数据存放在/home/ma-user/ws/training_data目录下。具体步骤如下: 进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data”,并将原始数据放置在此处。
通过PyCharm远程使用Notebook实例 使用PyCharm Toolkit插件连接Notebook 使用PyCharm手动连接Notebook 使用PyCharm上传数据至Notebook 父主题: 使用Notebook进行AI开发调试
I工作流。 “一站式”是指AI开发的各个环节,包括数据处理、算法开发、模型训练、创建AI应用、AI应用部署都可以在ModelArts上完成。从技术上看,ModelArts底层支持各种异构计算资源,开发者可以根据需要灵活选择使用,而不需要关心底层的技术。同时,ModelArts支持
Gallery CLI配置工具指南 安装Gallery CLI配置工具 使用Gallery CLI配置工具下载文件 使用Gallery CLI配置工具上传文件 父主题: AI Gallery(新版)
面图等,让资产更吸引人。其中,资产的公开权限和版本信息暂不支持修改。 修改封面图和二级标题 在发布的资产详情页面,单击右侧的“编辑”,选择上传新的封面图,为资产编辑独特的主副标题。 编辑完成之后单击“保存”,封面图和二级标题内容自动同步,您可以直接在资产详情页查看修改结果。 图4
fourth month...' } 上传数据到指定目录 将下载的原始数据存放在/home/ma-user/ws/training_data目录下。具体步骤如下: 进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data”,并将原始数据放置在此处。
ssl_context='adhoc') 在本地机器调试 自定义引擎的规范可以在安装有docker的本地机器上通过以下步骤提前验证: 将自定义引擎镜像下载至本地机器,假设镜像名为custom_engine:v1。 将模型包文件夹复制到本地机器,假设模型包文件夹名字为model。 在模型包文件夹的同级目录下验证如下命令拉起服务:
单机多卡 准备镜像 上传数据和算法至SFS(首次使用时需要) 使用Notebook进行代码调试 创建训练任务 父主题: 调试与训练
2433.pts-3.linux (2013年10月20日 16时48分59秒) (Detached) 2428.pts-3.linux (2013年10月20日 16时48分05秒) (Detached) 2284.pts-3.linux (2013年10月20日
单击“本地上传”可以本地批量导入超参,需要按模板填写超参且总数不能超过100条,否则会导入失败。 说明: 为保证数据安全,请勿输入敏感信息,例如明文密码。 环境变量 - 根据业务需求增加环境变量。训练容器中预置的环境变量请参见管理训练容器环境变量。 单击“本地上传”可以本地批量
专属资源池需单独创建,不与其他租户共享。 公共资源池 实例规格 选择实例规格,规格中描述了服务器类型、型号等信息。 xxx 流量限制(QPS) 设置待部署模型的流量限制QPS。 3 实例数 设置服务器个数。 1 更多选项 内容审核 选择是否打开内容审核,默认启用。 开关打开(默认打开)
面。 在“创建训练作业”页面,填写相关参数信息,然后单击“提交”。 创建方式:选择“自定义算法”。 启动方式:选择“自定义”。 镜像:选择上传的自定义镜像。 启动命令: ln -s /home/ma-user/work/coco /home/ma-user/coco && cd
/lib/x86_64-linux-gnu/libc-2.27.so Error: Missing required dependencies. Please refer to our FAQ https://aka.ms/vscode-remote/faq/old-linux for additional
fourth month...' } 上传数据到指定目录 将下载的原始数据存放在/home/ma-user/ws/training_data目录下。具体步骤如下: 进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data”,并将原始数据放置在此处。