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开发用于自定义镜像训练的代码 当ModelArts Standard提供的预置框架不满足您的诉求时,ModelArts Standard支持用户构建自定义镜像用于模型训练。 自定义镜像的制作要求用户对容器相关知识有比较深刻的了解,除非订阅算法和预置框架无法满足需求,否则不推荐使用
管理训练容器环境变量 什么是环境变量 本章节展示了训练容器环境中预置的环境变量,方便用户查看,主要包括以下类型。 路径相关环境变量 分布式训练任务环境变量 NCCL(Nvidia Collective multi-GPU Communication Library)环境变量 OBS环境变量
在Standard上部署SD WebUI推理服务 本文档主要介绍如何在ModelArts Standard的推理环境上部署Stable Diffusion的WebUI套件,使用NPU卡进行推理。 完成在DevServer上部署SD WebUI推理服务章节的任务后,如果还需要在Mo
yaml配置文件参数配置说明 本小节主要详细描述demo_yaml样例配置文件、配置参数说明,用户可根据实际自行选择其需要的参数。 表1 模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 model_name_or_path /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen2-72B
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架LlamaFactory+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite DevServer上的不同训练阶段方案,包括指令监督微调、DPO偏好训练、RM奖励模型训练、PPO强化训练方案。 DPO(Direct
查看Standard专属资源池详情 资源池详情页介绍 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏中选择“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”,进入“Standard资源池”列表。 在“Standard资源池”列表页的搜索框中,支持根据资源池的名称、资源池ID、资源池的
账号的SK信息 region_name="***", # 账号所属的region project_id="***" ,# 账号的项目ID ) # 如果您在Notebook环境中开发工作流,则Session初始化使用如下方式 session = Session() 公共池查询
不同机型的对应的软件配套版本 由于弹性集群资源池可选择弹性裸金属或弹性云服务器作为节点资源,不同机型的节点对应的操作系统、适用的CCE集群版本等不相同,为了便于您制作镜像、升级软件等操作,本文对不同机型对应的软件配套版本做了详细介绍。 裸金属服务器的对应的软件配套版本 表1 裸金属服务器
预置框架启动文件的启动流程说明 ModelArts Standard训练服务预置了多种AI框架,并对不同的框架提供了针对性适配,用户在使用这些预置框架进行模型训练时,训练的启动命令也需要做相应适配。 本章节详细介绍基于不同的预置框架创建训练作业时,如何修改训练的启动文件。 Asc
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
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SD1.5基于DevServer适配PyTorch NPU Finetune训练指导(6.3.904) Stable Diffusion(简称SD)是一种基于Latent Diffusion(潜在扩散)模型,应用于文生图场景。对于输入的文字,它将会通过一个文本编码器将其转换为文本
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GPU服务器上配置Lite Server资源软件环境 场景描述 本文旨在指导如何在GPU裸金属服务器上,安装NVIDIA、CUDA驱动等环境配置。由于不同GPU预置镜像中预安装的软件不同,您通过Lite Server算力资源和镜像版本配套关系章节查看已安装的软件。下面为常见的软件
创建Notebook实例 在开始进行模型开发前,您需要创建Notebook实例,并打开Notebook进行编码。 背景信息 Notebook使用涉及到计费,具体收费项如下: 处于“运行中”状态的Notebook,会消耗资源,产生费用。根据您选择的资源不同,收费标准不同,价格详情请
创建生产训练作业 模型训练是一个不断迭代和优化模型权重的过程。ModelArts的训练模块支持创建训练作业、查看训练情况以及管理训练版本。通过模型训练试验模型结构、数据和超参的各种组合,便于找到最佳的模型结构和权重。 创建生产环境的训练作业有2种方式: 通过ModelArts S
分离部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.6.0框架部署并启动推理服务。 什么是分离部署 大模型推理是自回归的过程,有以下两阶段: Prefill阶段(全量推理) 将用户请求的prompt传入大模型,进行计算,中间结果写入KVCache并推出第1个token,属于计算密集型。
非分离部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.6.0框架部署并启动推理服务。 什么是非分离部署 全量推理和增量推理在同一节点上进行。 前提条件 已准备好DevServer环境,具体参考资源规格要求。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer和昇腾Snt9b资源。