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msprobe梯度监控 梯度监控工具提供了将模型梯度数据导出的能力。使用梯度监控工具,可以实现对训练过程模型每一层梯度信息进行监控,目前支持两种能力: 将模型权重的梯度数据导出。这种功能可以将模型权重的梯度值以统计量的形式采集出来,用以分析问题,例如检测确定性问题,使用训练状态监
入门案例:快速创建一个物体检测的数据集 本节以准备训练物体检测模型的数据为例,介绍如何针对样例数据,进行数据分析、数据标注等操作,完成数据准备工作。在实际业务开发过程中,可以根据业务需求选择数据管理的一种或多种功能完成数据准备。此次操作分为以下流程: 准备工作 创建数据集 数据分析
方便自定义,预置镜像已经在SWR仓库中,通过对预置镜像的扩展完成自定义镜像注册。 安全可信,基于安全加固最佳实践,访问策略、用户权限划分、开发软件漏洞扫描、操作系统安全加固等方式,确保镜像使用的安全性。 ModelArts的自定义镜像使用场景 当用户对深度学习引擎、开发库有特殊需求场景的时
训练精度测试 流程图 训练精度测试流程图如下图所示: 图1 训练精度测试流程图 执行训练任务 进入test-benchmark目录执行训练命令,可以多次执行,按自己实际情况。 benchmark-cli train <cfgs_yaml_file> <model_name> <run_type>
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训练性能测试 流程图 训练性能测试流程图如下图所示: 图1 训练性能测试流程 执行训练任务 进入test-benchmark目录执行训练命令,可以多次执行,卡数及其它配置参考NPU卡数取值表按自己实际情况决定。 单机<可选>: # 默认8卡 benchmark-cli train
使用MobaXterm工具SSH连接Notebook后,经常断开或卡顿,如何解决? 问题现象 MobaXterm成功连接到开发环境后,过一段时间会自动断开。 可能原因 配置MobaXterm工具时,没有勾选“SSH keepalive”或专业版MobaXterm工具的“Stop server
在Lite Cluster资源池上使用Ascend FaultDiag工具完成日志诊断 场景描述 本文档介绍了在ModelArts Lite环境下使用Ascend FaultDiag工具进行日志诊断的过程,包括日志采集、日志清洗、故障诊断三个步骤。 日志数据以节点为单位进行采集,
自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。
训练精度测试 约束限制 目前仅支持以下模型: qwen2.5-7b qwen2-7b qwen1.5-7b llama3.2-3b llama3.1-8b llama3-8b llama2-7b yi-6b 流程图 训练精度测试流程图如下图所示。 图1 训练精度测试流程图 执行训练任务
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训练性能测试 流程图 训练性能测试流程图如下图所示: 图1 训练性能测试流程 执行训练任务 进入test-benchmark目录执行训练命令,可以多次执行,卡数及其它配置参考NPU卡数取值表按自己实际情况决定。 单机<可选>: # 默认8卡 benchmark-cli train
训练性能测试 流程图 训练性能测试流程图如下图所示: 图1 训练性能测试流程 执行性能比较脚本 完成benchmark启动任务。 进入test-benchmark目录执行命令。 ascendfactory-cli performance <cfgs_yaml_file> --baseline
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推理服务精度评测 本章节介绍了2种精度测评方式,分别为Lm-eval工具和MME工具。 lm-eval工具适用于语言模型的推理精度测试,数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等,该工具为离线测评,不需要启动推理服务。
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在JupyterLab中使用TensorBoard可视化作业 ModelArts支持在开发环境中开启TensorBoard可视化工具。TensorBoard是TensorFlow的可视化工具包,提供机器学习实验所需的可视化功能和工具。TensorBoard能够有效地展示训练过程中
推理精度测试 本章节介绍两个精度测评工具。如何使用opencompass工具开展语言模型的推理精度测试,数据集是ceval_gen、mmlu_gen、math_gen、gsm8k_gen、humaneval_gen;以及使用lm-eval工具开展语言模型的推理精度测试,数据集包含
推理精度测试 本章节介绍两个精度测评工具。如何使用opencompass工具开展语言模型的推理精度测试,数据集是ceval_gen、mmlu_gen、math_gen、gsm8k_gen、humaneval_gen;以及使用lm-eval工具开展语言模型的推理精度测试,数据集包含
pip介绍及常用命令 pip常用命令如下: pip --help#获取帮助 pip install SomePackage==XXXX #指定版本安装 pip install SomePackage #最新版本安装 pip uninstall SomePackage #卸载软件版本