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Notebook”页面,创建开发环境时选择该自定义镜像。 打开开发环境。 图2 打开开发环境 单击图中的MindSpore,即可创建一个ipynb文件,导入mindspore,可以看到安装的mindspore 1.8.1已经能够使用。 图3 创建一个ipynb文件 再打开一个terminal,查看cann的版本,是Dockerfile中安装的版本。
ModelArts_Market regist_activity 修改个人资料 ModelArts_Market update_user 日志 出于分析或审计等目的,用户可以开启ModelArts的日志记录功能。在您开启了云审计服务后,系统会记录ModelArts的相关操作,且控制台保存最近7天的操作记录。本节
计费码。 unit_num Integer 计费卡数。 表36 flavor_info 参数 参数类型 描述 max_num Integer 可以选择的最大节点数量(max_num,为1代表不支持分布式)。 cpu cpu object cpu规格信息。 gpu gpu object
--workers:设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval:是一个用于设置日志输出间隔的参数,表示输出日志的频率。在训练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 微调数据集预处理参数说明 微调包含SFT和LoRA微调。数据集预处理脚本参数说明如下: --input:原始数据集的存放路径。
创建AI应用的过程中,关键事件支持手动/自动刷新。 查看操作 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“AI应用”,在AI应用列表中,您可以单击AI应用名称,进入AI应用详情页面。 在AI应用详情页面,切换到“事件”页签,查看事件信息。 父主题: 管理AI应用
创建AI应用的过程中,关键事件支持手动/自动刷新。 查看操作 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“AI应用”,在AI应用列表中,您可以单击AI应用名称,进入AI应用详情页面。 在AI应用详情页面,切换到“事件”页签,查看事件信息。 父主题: 管理ModelArts模型
计费码。 unit_num Integer 计费卡数。 表36 flavor_info 参数 参数类型 描述 max_num Integer 可以选择的最大节点数量(max_num,为1代表不支持分布式)。 cpu cpu object cpu规格信息。 gpu gpu object
对于专属资源池:计费的起点以资源池创建成功的时间点为准,终点以资源池删除时间为准。 专属资源池从创建到启用需要一定时长,计费的起点是创建成功的时间点,而非创建时间。您可以在专属资源池详情页“基本信息”页签查看创建时间,在“事件”页签查看“事件信息”为“创建资源池管理节点成功”的“事件发生时间”,创建成功的时间点对应界面上的“事件发生时间”。
├── ... ├──benchmark_tools #性能评测 ├── benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark ├── benchmark_parallel.py
数据流更新:在实际应用中,数据可能会持续更新,增量训练允许模型适应新的数据而不必重新训练。 资源限制:如果重新训练一个大型模型成本过高,增量训练可以是一个更经济的选择。 避免灾难性遗忘:在传统训练中,新数据可能会覆盖旧数据的知识,导致模型忘记之前学到的内容。增量训练通过保留旧知识的同时学习新知识来避免这个问题。
--workers:设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval:是一个用于设置日志输出间隔的参数,表示输出日志的频率。在训练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径: 训练完成后,以 llama2-13b 为例,输出数据路径为:/home/ma
--workers:设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval:是一个用于设置日志输出间隔的参数,表示输出日志的频率。在训练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径: 训练完成后,以 llama2-13b 为例,输出数据路径为:/home/ma
├── ... ├──benchmark_tools #性能评测 ├── benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark ├── benchmark_parallel.py
my-task-image:latest # 替换为实际使用的镜像 备注:业务负载和自定义指标采集可以共用一个容器,也可以由SideCar容器采集指标数据,然后将自定义指标采集容器指定到SideCar容器,这样可以不占用业务负载容器的资源。 自定义指标数据格式 自定义指标数据的格式必须是符合open
<模型下载路径> 方法三:使用专用多线程下载器 hfd:hfd 是本站开发的 huggingface 专用下载工具,基于成熟工具 git+aria2,可以做到稳定下载不断线。 方法四:使用Git clone,官方提供了 git clone repo_url 的方式下载,但是不支持断点续传,并且clone
推理评测代码包 ├──benchmark_tools #性能评测 ├── benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark ├── benchmark_parallel.py
placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR, default="True", description="是否使用混合精度, 混合精度可以加速训练,但是可能会造成一点精度损失,如果对精度无极严格的要求,建议开启")), wf.AlgorithmPara
推理评测代码包 ├──benchmark_tools #性能评测 ├── benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark ├── benchmark_parallel.py
引擎及版本的模型包。 标注“推荐”的Runtime来源于统一镜像,后续统一镜像将作为主流的推理基础镜像。统一镜像中的安装包更齐全,详细信息可以参见推理基础镜像列表。 推荐将旧版镜像切换为统一镜像,旧版镜像后续将会逐渐下线。 待下线的基本镜像不再维护。 统一镜像Runtime的命名规范:<AI引擎名字及版本>
6.3.908版本,请参考获取软件和镜像获取配套版本的软件包和镜像,请严格遵照版本配套关系使用本文档。 训练作业使用单机单卡资源。 确保容器可以访问公网。 本案例仅支持在专属资源池上运行。 Step1 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard,用