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eagle投机小模型训练 本章节提供eagle小模型自行训练的能力,客户可通过本章节,使用自己的数据进行训练eagle小模型,并使用自行训练的小模型进行eagle推理。 步骤一:安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的
标注图像分类数据 由于模型训练过程需要大量有标签的图片数据,因此在模型训练之前需对没有标签的图片添加标签。通过ModelArts您可对图片进行一键式批量添加标签,快速完成对图片的标注操作,也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。 请确保数据集中已标注的图片不低于100张,否
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准备镜像 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2
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。本节介绍如何在云审计服务管理控制台查看最近7天的操作记录。 对接云审计服务的配置方法请参见查看审计日志章节。 父主题: 安全
其他加速框架或ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器、NPU节点数即其他配置。 具体优化工具使用说明可参考如何选择最佳性能的zero-stage和-offloads。 父主题: 训练脚本说明
其他加速框架或ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器、NPU节点数即其他配置。 具体优化工具使用说明可参考如何选择最佳性能的zero-stage和-offloads。 父主题: 训练脚本说明
Lite Cluster资源配置流程 本章节介绍Lite Cluster环境配置详细流程,适用于加速卡环境配置。 前提条件 已完成集群资源购买和开通,具体请参见Lite Cluster资源开通。 集群的配置使用需要用户具备一定的知识背景,包括但不限于Kubernetes基础知识、网络知识、存储和镜像知识。
问题复现 一般场景的训练模型都是包括随机种子、数据集Shuffle、网络结构Dropout等操作的,目的是在网络阶段引入一定的随机性使得训练结果更加具有鲁棒性。然而在精度诊断或者对齐阶段,这些随机性会导致训练运行结果每次表现不一致,无法进行和标杆的比对。因此在训练模型复现问题时,
Notebook专属预置镜像列表 ModelArts开发环境提供Docker容器镜像,可作为预构建容器运行。预置镜像里面包含PyTorch,Tensorflow,MindSpore等常用AI引擎框架,镜像命名以AI引擎为主,并且每个镜像里面都预置了很多常用包,用户可以直接使用而无需重新安装。
and exit. 表3 参数说明 参数名 参数类型 是否必选 参数说明 YAML_FILE String 否 表示训练作业的配置文件,如果不传则表示配置文件为空。 --code-dir String 是 训练源代码的OBS路径。 --data-url String 是 训练数据的OBS路径。
使用MaaS压缩模型 在ModelArts Studio大模型即服务平台完成模型创建后,可以对模型进行压缩,获得更合适的模型。 场景描述 模型压缩是指将高比特浮点数映射到低比特量化空间,从而减少显存占用的资源,降低推理服务时延,提高推理服务吞吐量,并同时减少模型的精度损失。模型压
功能总览 功能总览 全部 自动学习 Workflow 开发工具 算法管理 训练管理 AI应用管理 部署上线 镜像管理 资源池 AI Gallery ModelArts SDK 昇腾生态 自动学习 自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习
执行训练任务 步骤一:上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件、自定义数据集,可以忽略此步骤。 未上传训练权重文件,具体参考上传代码和权重文件到工作环境。 使用自定义数据集训练未上传自定义数据集。具体参考上传自定义数据到指定目录章节并更新dataset_info
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04_to_modelarts/Dockerfile --target ./build.tar --obs_path obs://bucket/object --swr-path my_organization/my_image:0.0.1 Options: -t, --target