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实世界中不断变化的数据环境。 ModelArts Standard中如何实现增量训练 增量训练是通过Checkpoint机制实现。 Checkpoint的机制是:在模型训练的过程中,不断地保存训练结果(包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态)。当需要增加新的数据
"description" : "AI inference application development, preconfigured ModelBox and AI engine LibTorch, only SSH connection supported.", "dev_services"
监控安全风险 ModelArts支持监控ModelArts在线服务和对应模型负载,执行自动实时监控、告警和通知操作。 云监控可以帮助用户更好地了解服务和模型的各项性能指标。 详细内容请参见ModelArts支持的监控指标。 父主题: 安全
成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图4 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中,不断地保存训练结果(包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态)。即便模型训练中断,也可以基于checkpoint接续训练。
系统自动创建委托名称,用户可以手动修改。 “新增委托 > 授权方式” 角色授权:IAM最初提供的一种根据用户的工作职能定义权限的粗粒度授权机制。该机制以服务为粒度,提供有限的服务相关角色用于授权。由于华为云各服务之间存在业务依赖关系,因此给用户授予角色时,可能需要一并授予依赖的其他角
系统自动创建委托名称,用户可以手动修改。 “新增委托 > 授权方式” 角色授权:IAM最初提供的一种根据用户的工作职能定义权限的粗粒度授权机制。该机制以服务为粒度,提供有限的服务相关角色用于授权。由于华为云各服务之间存在业务依赖关系,因此给用户授予角色时,可能需要一并授予依赖的其他角
是 Condition或者Condition的列表 if_then_steps 条件表达式计算结果为True时,执行的step列表 否 str或者str列表 else_then_steps 条件表达式计算结果为False时,执行的step列表 否 str或者str列表 title
主机上的容器化应用。Kubernetes的目标是让部署容器化的应用简单并且高效,Kubernetes提供了应用部署、规划、更新、维护的一种机制。使用Lite Cluster需要用户具备一定的Kubernetes知识背景,您可参考Kubernetes基础知识。 CCE 云容器引擎(Cloud
使用自动分组智能标注作业 为了提升智能标注算法精度,可以均衡标注多个类别,有助于提升智能标注算法精度。ModelArts内置了分组算法,您可以针对您选中的数据,执行自动分组,提升您的数据标注效率。 自动分组可以理解为数据标注的预处理,先使用聚类算法对未标注图片进行聚类,再根据聚类
下发作业。您可以通过搜索“error,exiting”关键字查找作业重启失败结束的日志。 使用reload ckpt恢复中断的训练 在容错机制下,如果因为硬件问题导致训练作业重启,用户可以在代码中读取预训练模型,恢复至重启前的训练状态。用户需要在代码里加上reload ckpt的
平台结合与100+客户适配、调优开源大模型的行业实践经验,沉淀了大量适配昇腾,和调优推理参数的最佳实践。通过为客户提供一键式训练、自动超参调优等能力,和高度自动化的参数配置机制,使得模型优化过程不再依赖于手动尝试,显著缩短了从模型开发到部署的周期,确保了模型在各类应用场景下的高性能表现,让客户能够更加聚焦于业务逻辑与创新应用的设计。
建时间等。 服务详情:展示模型类型、评测服务的具体信息等。 数据集详情:展示数据集的类型、配比、数据量等。 评测配置:展示评测的类型、作业机制等。 导出评测结果 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏中,选择“ModelArts Studio”进入ModelArts Studio大模型即服务平台。
在昇腾设备上,可能由于GPU内存墙导致在大shape下遇到性能问题。MindSporeLite提供了Flash Attention编译优化机制,您可以考虑升级最新版本的MindSporeLite Convertor来进行编译器的算子优化,在大Shape场景下会有明显的改善。 同样功能的PyTorch
准备图像分类数据 使用ModelArts自动学习构建模型时,您需要将数据上传至对象存储服务(OBS)中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。 数据集要求 保证图片质量:不能有损坏的图片,目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。
Standard模型训练 ModelArts Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力,负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施,减轻用户的负担,为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练,用户可以专注于开发、训练和微调模型。
资源池下发任务时,请注意选择实际可用的节点数量,当选择的节点数未剔除资源池的高可用冗余节点数时,会导致任务持续等待。 高可用冗余节点的运行机制: 高可用冗余节点将被隔离,默认设置为不可调度,工作负载无法调度到节点上。 高可用冗余节点会作为备用节点与节点的故障检测配合使用,为资源池
-s / --service String 否 注册镜像的服务类型,NOTEBOOK或者MODELBOX,默认是NOTEBOOK。 可以输入多个值,如-s NOTEBOOK -s MODELBOX。 -rs / --resource-category String 否 注册镜像能够使用的资源类型,默认是CPU和GPU。
CPU使用率 业务中是否有大量使用CPU的代码,以及日常运行过程中CPU的占用率(占用多少个核心),以及使用CPU计算的业务功能说明和并发机制。 - 是否有Linux内核驱动 是否有业务相关的Linux内核驱动代码。 - 依赖第三方组件列表 当前业务依赖的第三方软件列表(自行编译的第三方软件列表)。
出现ModelArts.6333错误,如何处理? 问题现象 在使用Notebook过程中,界面出现“ModelArts.6333”报错信息。 原因分析 可能由于实例过负载引起故障,Notebook正在自动恢复中,请刷新页面并等待几分钟。常见原因是内存占用满。 处理方法 当出现此错
限性(只能处理静态的线性程序),需要首先对计算公式IR进行规范化。规范化模块中的优化主要包括自动运算符inline、自动循环融合和公共子表达式优化等。 自动调度: 自动调度模块基于polyhedral技术,主要包括自动向量化、自动切分、thread/block映射、依赖分析和数据搬移等。