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本地存储 重型训练任务首选 运行所在虚拟机或者裸金属机器上自带的SSD高性能存储,文件读写的吞吐量大,建议对于重型训练任务先将数据准备到对应目录再启动训练。
准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像,包括获取镜像地址,了解镜像中包含的各类固件版本,配置物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的训练和推理的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 基础镜像 swr.cn-southwest
准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像,包括获取镜像地址,了解镜像中包含的各类固件版本,配置物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的训练和推理的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 基础镜像 swr.cn-southwest
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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“资源池”列表。 单击表头的标记,ModelArts支持根据资源池类型、状态筛选资源池。在列表右上角选择“名称”/“资源ID
数据集图片无法显示,如何解决? 问题现象 创建的数据集,在进行标注时无法显示图片,单击单张图片也无法查看。或者数据集中提示图片加载异常。 原因分析 可能由于用户本地网络原因,无法正常访问OBS导致图片无法正常加载。 可能由于没有OBS桶的访问权限导致,请检查数据集输入位置所在的OBS
├──opencompass.sh #运行opencompass脚本 ├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器
客户端须注意本地时间与时钟服务器的同步,避免请求消息头X-Sdk-Date的值出现较大误差。因为API网关除了校验时间格式外,还会校验该时间值与网关收到请求的时间差,如果时间差超过15分钟,API网关将拒绝请求。
为云服务器、云容器、云数据库等资源构建隔离的、用户自主配置和管理的虚拟网络环境,提升用户资源的安全性,简化用户的网络部署。 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”,默认进入“资源池”页面。
确认对应的脚本、代码、流程在linux服务器上运行正常。 如果在linux服务器上运行就有问题,那么先调通以后再做容器镜像。 确认打入镜像的文件是否在正确的位置、是否有正确的权限。
您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”,“镜像”选择“公共镜像”,推荐使用Ubuntu18.04的镜像。 安装Docker。
训练业务迁移到昇腾设备场景介绍 场景介绍 本文介绍如何将客户已有的PyTorch训练业务迁移到昇腾设备上运行并获得较好的模型训练效果。华为云ModelArts针对该场景提供了系统化的迁移指导,包括迁移原理、迁移流程以及迁移后的精度调试及性能调优方法介绍。此外,ModelArts提供了即开即用的云上集成开发环境
Wav2Lip训练基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.907) 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的DevServer环境中,使用NPU卡训练Wav2Lip模型。本文档中提供的Wav2Lip模型,是在原生Wav2Lip代码基础上适配后的模型
wf.AlgorithmParameters(name="evaluate_every_n_epochs", value="1.0"), wf.AlgorithmParameters(name="save_model_secs
客户端须注意本地时间与时钟服务器的同步,避免请求消息头X-Sdk-Date的值出现较大误差。因为API网关除了校验时间格式外,还会校验该时间值与网关收到请求的时间差,如果时间差超过15分钟,API网关将拒绝请求。
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
开发用于自定义镜像训练的代码 当ModelArts Stanard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。自定义镜像需上传至容器镜像服务
使用ModelArts PyCharm插件调试训练ResNet50图像分类模型 本案例介绍如何将本地开发好的MindSpore模型代码,通过PyCharm ToolKit连接到ModelArts进行云上调试和训练。 开始使用样例前,请仔细阅读准备工作罗列的要求,提前完成准备工作。本案例的步骤如下所示
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训练数据
精度对齐 精度问题是指模型从GPU设备迁移到昇腾NPU设备之后由于软硬件差异引入的精度问题。根据是否在单卡环境下,可分为单卡精度问题与多卡精度问题。多卡相对于单卡,会有卡与卡之间的通信,这可能也是精度偏差的一种来源。所以多卡的精度对齐问题相对于单卡会更复杂。不过针对多卡的精度问题,