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准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Server。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格:不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表1。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite Server。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格:不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite Server。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格:不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
查看虚拟机所使用的存储空间,再查看回收站文件占用内存,根据实际删除回收站里不需要的大文件。 在Notebook实例详情页,查看实例的存储容量。 执行如下命令,排查虚拟机所使用的存储空间,一般接近存储容量,请排查回收站占用内存。 cd /home/ma-user/work du -h --max-depth 0
”为例。 “资源池”:选择“公共资源池”。 “模型来源”和“选择模型及版本”:会自动选择订阅模型。 “实例规格”:在下拉框中选择推理使用的计算资源。如果有免费资源,建议选择免费资源。 其他参数可使用默认值。 参数配置完成后,单击“下一步”,确认规格参数后,单击“提交”启动在线服务的部署。
max_eval_samples int 最大测试数据数。 计算规格选择,按需选择计算规格。单击“选择”,在弹窗中选择资源规格,单击“确定”。 在“所在区”选择计算规格所在的区域。默认显示全部区域的计算规格。 选择计算规格不可用的资源会置灰。右侧“配置信息”区域会显示计算规格的详细数据,AI Galler
值,此处以“商超商品识别服务”为例。 “资源池”:选择“公共资源池”。 “AI应用来源”和“选择AI应用及版本”:会自动选择订阅模型。 “计算节点规格”:在下拉框中选择“限时免费”资源,勾选并阅读免费规格说明。 其他参数可使用默认值。 如果限时免费资源售罄,建议选择收费CPU资源
方案概述 场景描述 本方案介绍了在ModelArts的Lite Server上使用昇腾计算资源开展DeepSeek R1和DeepSeek V3模型推理部署的详细过程。推理框架使用MindIE。 资源规划 本方案推荐用户使用W8A8量化权重,需要2台Ascend Snt9B资源。
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Server。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格:不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表1。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Server。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格:不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Server。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格:不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表1。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Server。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格:不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表1。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite Server。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格:不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Server。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格:不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表1。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
Standard模型训练 基于ModelArts Standard上运行GPU训练任务 本案例介绍了如何使用ModelArts Standard专属资源池提供的计算资源,结合SFS和OBS存储,在ModelArts Standard的训练环境中开展单机单卡、单机多卡、多机多卡分布式训练。 面向熟悉代码
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 模型参数量 训练类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具(Deepspeed)
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值
包年/包月:一种预付费模式,即先付费再使用,按照订单的购买周期进行结算。购买周期越长,享受的折扣越大。一般适用于计算资源需求量长期稳定的成熟业务。 按需计费:一种后付费模式,即先使用再付费,按照ModelArts计算资源的实际使用时长计费,秒级计费,按小时结算。按需计费模式允许您根据实际业务需求灵活地调
advisor插件进行性能分析,源数据选择OBS并指定profiling所在的OBS路径。由于pp参数为4,考虑到不同pp stage的计算量存在差异,advisor会自动对不同stage进行计算维度的分析,因此在Advanced Setting中设置分析进程为2(不建议设置太大,避免占用过多CPU资源导
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值