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用户需求。如您需要快速了解ModelArts服务不同计费模式的具体价格,请参见ModelArts价格详情。 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
ion)和kvcache一般使用半精度浮点FP16或BF16。量化指将高比特的浮点转换为更低比特的数据类型的过程。例如int4、int8等。 模型量化分为weight-only量化,weight-activation量化和kvcache量化。 量化的一般步骤是:1、对浮点类型的权
ion)和kvcache一般使用半精度浮点FP16或BF16。量化指将高比特的浮点转换为更低比特的数据类型的过程。例如int4、int8等。 模型量化分为weight-only量化,weight-activation量化和kvcache量化。 量化的一般步骤是:1、对浮点类型的权
创建算法 机器学习从有限的观测数据中学习一般性的规律,并利用这些规律对未知的数据进行预测。为了获取更准确的预测结果,用户需要选择一个合适的算法来训练模型。针对不同的场景,ModelArts提供大量的算法样例。以下章节提供了关于业务场景、算法学习方式、算法实现方式的指导。 选择算法的实现方式
如何保证自定义镜像能不因为超过35G而保存失败? 可以从如下几方面考虑: 请选择较小的基础镜像创建Notebook实例,这样在实例中可操作的空间才会大,可自由安装的包才能更多,一般建议原始的启动Notebook的基础镜像在SWR侧查看大小不要超过6G。 镜像保存主要保存在/home/ma-user路径下除挂载路径/h
功能介绍 Standard功能介绍 MaaS大模型即服务平台功能介绍 Lite Cluster&Server介绍 AI Gallery功能介绍
具体计费可见消息通知服务价格详情。 按实际用量付费 发送短信通知费用构成:短信通知条数 发送电子邮件费用构成:电子邮件+外网下行流量 发送HTTP(S)费用构成:HTTP(S)+外网下行流量 计费示例 以下案例中出现的费用价格仅供参考,实际价格请参见各服务价格详情。 示例:使用公共资源池。计费项:计算资源费用
book实例后,安装一些包后,镜像保存过程会提示超过35G大小,保存失败? 原因分析 SWR侧看到的大小是镜像压缩后的大小,解压后实际大小一般是压缩后的2.5~3倍,所以才会安装少量的包后,镜像大小超过35G。 父主题: Standard镜像相关
Code端的实例目录和云上目录不匹配。 原因分析 实例连接错误,可能是配置文件写的不规范导致连接到别的实例。 解决方案 检查用户.ssh配置文件(路径一般在“C:\Users\{User}\.ssh\config”下),检查每组配置文件是否规范:Host必须放在每组配置的第一行,作为每组配置的唯一ID。
64卡),需要等空闲64卡这个任务才能运行,64卡的任务后面跟着1卡的。即使现在空出来30卡,这个1卡的任务也排不上。 如果是公共资源池,一般是由于其他用户占用资源导致。有以下方法可以尝试: 如果使用的是免费规格,可以换成收费规格,免费规格资源较少,排队概率高。 规格选择卡数尽量
原因分析 文件夹“.ssh”的权限不仅是Windows当前用户拥有,或者当前用户权限不足,故修改权限即可。 解决方案 找到.ssh文件夹。一般位于“C:\Users”,例如“C:\Users\xxx”。 “C:\Users”目录下的文件名必须和Windows登录用户名完全一致。 右键单击
ModelArts平台提供的数据处理功能,基本目的是从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。当数据采集和接入之后,数据一般是不能直接满足训练要求的。为了保障数据质量,以免对后续操作(如数据标注、模型训练等)带来负面影响,开发过程通常需要进行数据处理。 常见的数据处理类型有以下四种:
离线训练安装包准备说明 在华为公有云平台,申请的资源一般要求连通网络。因此用户在准备环境时可以运行 scripts/install.sh 直接下载安装资源,或通过 Dockerfile 下载安装资源并构建一个新的镜像。 若用户的机器或资源池无法连通网络,并无法git clone下
离线训练安装包准备说明 申请的模型软件包一般依赖连通网络的环境。若用户的机器或资源池无法连通网络,并无法git clone下载代码、安装python依赖包的情况下,用户则需要找到已联网的机器(本章节以Linux系统机器为例)提前下载资源,以实现离线安装。用户可遵循以下步骤操作。 步骤一:资源下载
需确保当前用户具备Manifest文件所在OBS路径的权限。 Manifest文件编写规范要求较多,推荐使用OBS目录导入方式导入新数据。一般此功能常用于不同区域或不同账号下ModelArts的数据迁移,即当您已在某一区域使用ModelArts完成数据标注,发布后的数据集可从输出
下图所示。通过设置开关选项(是否使用onnx模型),控制模型推理时,模型使用的是onnx模型或是mindir的模型。 图1 精度诊断流程 一般情况下,onnx模型推理的结果可以认为是标杆数据,单独替换某个onnx模型为MindSpore Lite模型,运行得到的结果再与标杆数据做
U)环境和昇腾环境上运行训练时的差异点来判断问题所在,主要包括精度预检、精度比对和梯度监控等功能。更多内容请参考msprobe工具介绍。 一般场景的训练模型都是包括随机种子、数据集Shuffle、网络结构Dropout等操作的,目的是在网络阶段引入一定的随机性使得训练结果更加具有
创建Notebook失败,查看事件显示JupyterProcessKilled。 图1 查看事件 原因分析 出现此故障是因为Jupyter进程被清理掉了,一般情况Notebook会自动重启的,如果没有自动重启,创建一直失败,请确认是否是自定义镜像的问题。 解决方案 排查是否是自定义镜像的问题。
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
对于中小规模团队,管理员希望对ModelArts资源进行主导分配,全局控制,而对于普通开发者只需关注自己实例的生命周期控制。对于开发者账号,一般不会具有te_admin的权限,相应的权限也需要主账号进行统一配置。本章节以使用Notebook进行项目开发为例,通过自定义策略配置实现管理员和开发者分离。