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使用AI Gallery微调大师训练模型 AI Gallery支持将模型进行微调,训练后得到更优模型。 场景描述 模型微调是深度学习中的一种重要技术,它是指在预训练好的模型基础上,通过调整部分参数,使其在特定任务上达到更好的性能。 在实际应用中,预训练模型是在大规模通用数据集上训
解压命令的更多使用说明可以在主流搜索引擎中查找Linux解压命令操作。 上传本地超大文件(50GB以上)至JupyterLab 不支持在Notebook的JupyterLab中直接上传大小超过50GB的文件。 50GB以上的文件需要先从本地上传到OBS中,再在Notebook中调用Mo
使用Gallery CLI配置工具下载文件 在服务器(ModelArts Lite云服务器或者是本地Windows/Linux等服务器)上登录Gallery CLI配置工具后,通过命令“gallery-cli download”可以从AI Gallery仓库下载资源。 命令说明 登录Gallery
清除资源:运行完成后,停止服务并删除OBS中的数据,避免不必要的扣费。 准备工作 已注册华为账号并开通华为云,且在使用ModelArts前检查账号状态,账号不能处于欠费或冻结状态。 配置委托访问授权 ModelArts使用过程中涉及到OBS、SWR、IEF等服务交互,首次使用ModelArts需要用户配置委托授权,允许访问这些依赖服务。
使用CTS审计ModelArts服务 ModelArts支持云审计的关键操作 查看ModelArts相关审计日志
使用ModelArts Standard训练模型 模型训练使用流程 准备模型训练代码 准备模型训练镜像 创建调试训练作业 创建算法 创建生产训练作业 分布式模型训练 模型训练存储加速 增量模型训练 自动模型优化(AutoSearch) 模型训练高可靠性 管理模型训练作业
停止/启动调优作业 只有作业“状态”处于“运行中”、“等待中”、“告警”和“创建中”,才支持停止调优作业。 停止调优作业 在ModelArts Studio左侧导航栏中,选择“模型调优”进入作业列表。 选择调优作业,单击操作列的“停止”,在弹窗中单击“确定”,暂停调优作业,作业“状态”变成“已停止”。
msprobe工具使用指导 msprobe API预检 msprobe精度比对 msprobe梯度监控 父主题: GPU业务迁移至昇腾训练推理
在JupyterLab中创建定时任务 ModelArts Notebook支持创建定时任务。本文档介绍了如何创建定时任务、一键运行Notebook文件,从而提高工作效率。 功能亮点 一键运行:允许用户一键运行Notebook文件,无需逐个执行Cell。 定时任务调度:允许用户设置
上传远端文件至JupyterLab 在Notebook的JupyterLab中,支持通过远端文件地址下载文件。 要求:远端文件的URL粘贴在浏览器的输入框中时,可以直接下载该文件。 通过JupyterLab打开一个运行中的Notebook。 单击JupyterLab窗口上方导航栏的ModelArts
“主题名”:事件通知的主题名称。单击“创建主题”,前往消息通知服务中创建主题。 “事件”:选择要订阅的事件类型。例如“运行中”、“已终止”、“运行失败”等。 说明: 需要为消息通知服务中创建的主题添加订阅,当订阅状态为“已确认”后,方可收到事件通知。订阅主题的详细操作请参见添加订阅。 使用消息通知服务会产生相关服务费用,详细信息请参见计费说明。
上传OBS文件到JupyterLab 在Notebook的JupyterLab中,支持将OBS中的文件下载到Notebook。注意:文件大小不能超过10GB,否则会上传失败。 通过JupyterLab打开一个运行中的Notebook。 单击JupyterLab窗口上方导航栏的ModelArts
团队标注使用说明 数据标注任务中,一般由一个人完成,但是针对数据集较大时,需要多人协助完成。ModelArts提供了团队标注功能,可以由多人组成一个标注团队,针对同一个数据集进行标注管理。 团队标注功能仅在以下Region支持:华北-北京四、华北-北京一、华东-上海一、华南-广州
e的scale系数。 Step2 抽取kv-cache量化系数 该步骤的目的是将Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化中生成的scale系数提取到单独文件中,供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供: python3 examples/fp8/extract_scales
在推理服务启动过程中,机器的CPU占用情况。 内存使用率 在推理服务启动过程中,机器的内存占用情况。 显卡使用率 在推理服务启动过程中,机器的NPU/GPU占用情况。 显存使用率 在推理服务启动过程中,机器的显存占用情况。 父主题: AI Gallery(新版)
1、执行权重量化过程中,请保证使用的GPU卡上没有其他进程,否则可能出现OOM; 2、若量化Deepseek-v2-236b模型,大致需要10+小时。 使用量化模型 使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 启动vLLM前,请开启图模式(参考步骤六 启动推理服务中的配置环境变量),启动服务的命令和启动非量化模型一致。
物理内存使用率 ma_container_memory_util 该指标用于统计测量对象已使用内存占申请物理内存总量的百分比。 百分比(Percent) 0~100% 连续2个周期原始值 > 95% 建议 排查是否符合业务资源使用预期,如果业务无问题,无需处理。 物理内存使用量 m
克隆GitHub开源仓库文件到JupyterLab 在Notebook的JupyterLab中,支持从GitHub开源仓库Clone文件。 通过JupyterLab打开一个运行中的Notebook。 单击JupyterLab窗口上方导航栏的ModelArts Upload Fil
1、执行权重量化过程中,请保证使用的GPU卡上没有其他进程,否则可能出现OOM; 2、若量化Deepseek-v2-236b模型,大致需要10+小时。 使用量化模型 使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 启动vLLM前,请开启图模式(参考步骤六 启动推理服务中的配置环境变量),启动服务的命令和启动非量化模型一致。
1、执行权重量化过程中,请保证使用的GPU卡上没有其他进程,否则可能出现OOM; 2、如果量化Deepseek-v2-236b模型,大致需要10+小时。 使用量化模型 使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 启动vLLM前,请开启图模式(参考步骤六 启动推理服务中的配置环境变量),启动服务的命令和启动非量化模型一致。