检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
准备代码 本教程中用到的模型软件包如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.908-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。
准备代码 本教程中用到的模型软件包如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.909-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。
准备代码 本教程中用到的模型软件包如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.909-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。
问题:使用TrainingLogParser工具解析训练日志中loss数据,坐标栏空白,未显示数据走势曲线。 解决方法:在解析工具页面右侧,单击日志文件名右边的设置图标,在弹出的窗口中修改Loss Tag。将字符串loss加上单引号,改为'loss': ,如图1所示。 图1 修改Loss Tag 父主题:
Open-Sora 1.0基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.905) 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite DevServer上,使用PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,完成Open-Sora训练和推理。 资源规格要求
|──llm_tools # 推理工具 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下,建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中。 ${workdir}(例如/home/ma-user/ws ) |──llm_train
是否需要安装训练平台指定的 moxing 版本。true为需要。只有填写了engine_name,engine_version,image_url参数时支持该设置。 表24 TaskResponse 参数 参数类型 描述 role String 任务角色,该功能暂未支持。 algorithm TaskResponseAlgorithm
WorkflowStorage objects Workflow包含的统一存储定义。 labels Array of strings 为Workflow工作流设置的标签。 assets Array of WorkflowAsset objects 工作流绑定的资产。 sub_graphs Array
WorkflowStorage objects Workflow包含的统一存储定义。 labels Array of strings 为Workflow工作流设置的标签。 assets Array of WorkflowAsset objects 工作流绑定的资产。 sub_graphs Array
String 执行的时长。 events Array of strings 执行的事件。 labels Array of strings 为执行记录设置的标签。 data_requirements Array of DataRequirement objects 节点steps使用到的数据。
在线服务运行中但是预测失败时,如何排查报错是不是模型原因导致的 问题现象 在线服务启动后,当在线服务进入到“运行中”状态后,进行预测,预测请求发出后,收到的响应不符合预期,无法判断是不是模型的问题导致的不符合预期。 原因分析 在线服务启动后,ModelArts提供两种方式的预测:
流,节省了前往console配置执行的操作。 使用该方法时需要注意以下几个事项: Workflow中所有出现占位符相关的配置对象时,均需要设置默认值,或者直接使用固定的数据对象 方法的执行依赖于Workflow对象的名称:当该名称的工作流不存在时,则创建新工作流并创建新执行;当该
json,数据大小:43.6 MB。 自定义数据 预训练数据:用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下: 使用标准的.json格式的数据,通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
json,数据大小:43.6 MB。 自定义数据 预训练数据:用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下: 使用标准的.json格式的数据,通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
json,数据大小:43.6 MB。 自定义数据 预训练数据:用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下: 使用标准的.json格式的数据,通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
with_execution_id 表示创建目录时是否拼接execution_id,默认为“False”。该字段只有在create_dir为True时才支持设置为True。 否 bool 使用示例如下: 实现InputStorage相同的能力 import modelarts.workflow as
Standard开发环境 软件开发的历史,就是一部降低开发者成本,提升开发体验的历史。在AI开发阶段,ModelArts也致力于提升AI开发体验,降低开发门槛。ModelArts Standard开发环境,以云原生的资源使用和开发工具链的集成,目标为不同类型AI开发、探索、教学用户,提供更好云化AI开发体验。
在AOM控制台查看ModelArts所有监控指标 ModelArts会定期收集资源池中各节点的关键资源(GPU、NPU、CPU、Memory等)的使用情况以及开发环境、训练作业、推理服务的关键资源的使用情况,并上报到AOM,用户可直接在AOM上查看。 登录AOM控制台查看监控指标
第三方推理框架迁移到ModelArts Standard推理自定义引擎 背景说明 ModelArts支持第三方的推理框架在ModelArts上部署,本文以TFServing框架、Triton框架为例,介绍如何迁移到推理自定义引擎。 TensorFlow Serving是一个灵活、
文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全; # 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例,运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK。 __AK = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_AK"]