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设置断点续训练 什么是断点续训练 断点续训练是指因为某些原因(例如容错重启、资源抢占、作业卡死等)导致训练作业还未完成就被中断,下一次训练可以在上一次的训练基础上继续进行。这种方式对于需要长时间训练的模型而言比较友好。 断点续训练是通过checkpoint机制实现。 checkp
模型训练存储加速 针对AI训练场景中大模型Checkpoint保存和加载带来的I/O挑战,华为云提供了基于对象存储服务OBS+高性能弹性文件服务SFS Turbo的AI云存储解决方案,如下图所示。 SFS Turbo HPC型支持和OBS数据联动,您可以通过SFS Turbo H
调用MaaS部署的模型服务 在ModelArts Studio大模型即服务平台部署成功的模型服务支持在其他业务环境中调用。 约束限制 只有“状态”是“运行中”的模型服务才支持被调用。 步骤一:获取API Key 在调用MaaS部署的模型服务时,需要填写API Key用于接口的鉴权认证。
创建Workflow服务部署节点 功能介绍 通过对ModelArts服务管理能力的封装,实现Workflow新增服务和更新服务的能力。主要应用场景如下: 将模型部署为一个Web Service。 更新已有服务,支持灰度更新等能力。 属性总览 您可以使用ServiceStep来构建
查询算法详情 功能介绍 根据算法id查询指定算法。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/algorithms/{algorithm_id}
以PyTorch框架创建训练作业(新版训练) 本节通过调用一系列API,以训练模型为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 使用PyTorch框架创建训练作业的流程如下: 调用认证鉴权接口获取用户Token,在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调
增量模型训练 什么是增量训练 增量训练(Incremental Learning)是机器学习领域中的一种训练方法,它允许人工智能(AI)模型在已经学习了一定知识的基础上,增加新的训练数据到当前训练流程中,扩展当前模型的知识和能力,而不需要从头开始。 增量训练不需要一次性存储所有的
自动模型优化介绍 ModelArts训练支持超参搜索功能,自动实现模型超参搜索,为您的模型匹配最合适的超参。 在模型训练过程中,有很多超参需要根据任务进行调整,比如learning_rate、weight_decay等,这一工作往往需要一个有经验的算法工程师花费一定精力和大量时间
手动部署推理服务 前提条件 已经完成资源购买。 约束限制 脚本中的镜像是在西南-贵阳一区域,请在西南-贵阳一区域上部署推理服务。 步骤一:检查环境 SSH登录机器后,检查NPU设备检查。如果驱动版本不是24.1.0,请先升级驱动和对应固件。 npu-smi info -t board
ma-cli dli-job提交DLI Spark作业支持的命令 $ma-cli dli-job -h Usage: ma-cli dli-job [OPTIONS] COMMAND [ARGS]... DLI spark job submission and query job
从0制作自定义镜像用于创建训练作业(MindSpore+Ascend) 本案例介绍如何从0到1制作Ascend容器镜像,并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是MindSpore,训练使用的资源是专属资源池的Ascend芯片。 场景描述 目标:构建安
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试,数据集是ceval_gen、mmlu_gen、math_gen、gsm8k_gen、humaneval_gen。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendC
在Lite Cluster资源池上使用ranktable路由规划完成Pytorch NPU分布式训练 场景描述 ranktable路由规划是一种用于分布式并行训练中的通信优化能力,在使用NPU的场景下,支持对节点之间的通信路径根据交换机实际topo做网络路由亲和规划,进而提升节点之间的通信速度。
moondream2基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导 方案概览 本文档从模型部署的环境配置、模型转换、模型推理等方面进行介绍moondream2模型在ModelArts Lite Server上部署,支持NPU推理场景。 本方案目前仅适用于部分企业客户
开发环境的应用示例 本节通过调用一系列API,以创建开发环境实例为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 创建开发环境实例的流程如下: 调用认证鉴权接口获取用户Token,在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调用查询支持的镜像列表接口查看开发环境的镜像类型和版本。
查询算法列表 功能介绍 查询算法列表。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/algorithms 表1 路径参数
推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动
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MoXing常用操作的样例代码 读写操作 读取一个OBS文件。 例如读取“obs://bucket_name/obs_file.txt”文件内容,返回string(字符串类型)。 1 2 import moxing as mox file_str = mox.file.read(