检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
在AOM控制台查看ModelArts所有监控指标 ModelArts会定期收集资源池中各节点的关键资源(GPU、NPU、CPU、Memory等)的使用情况以及开发环境、训练作业、推理服务的关键资源的使用情况,并上报到AOM,用户可直接在AOM上查看。 登录AOM控制台查看监控指标
大化地开发数据价值,发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通常可以归纳为几个步骤:确定目的、准备数据、训练模型、评估模型、部署模型。 图1 AI开发流程 确定目的 在开始AI开发之前,必须明确要分析什么?要解决什么问题?商业目的是什么?基于商业的理解,整理AI开发
# 构建镜像 └── qwen-vl_install.sh # 安装模型运行环境 └── qwen-vl.patch # 使用git apply修改模型相关代码
在ModelArts中导入模型时,支持用户自己选择HTTP和HTTPS两种传输协议,为保证数据传输的安全性,推荐用户使用更加安全的HTTPS协议。 数据完整性检查 推理部署功能模块涉及到的用户模型文件和发布到AIGallery的资产在上传过程中,有可能会因为网络劫持、数据缓存等原因,存在数据不一致的问题。Mo
删除API 功能介绍 删除指定的API,只有对API所属服务有删除权限的用户才可以删除API。 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 DELETE /v1/
用户AK-SK认证模式 本模式支持OBS管理、训练管理、模型管理、服务管理模块的鉴权。 示例代码 1 2 from modelarts.session import Session session = Session(access_key='***',secret_key='***'
order="desc") print(model_object_list) 参数说明 查询模型列表,返回list,list大小等于当前用户所有已经部署的模型个数, list中每个元素都是Model对象,对象属性和查询模型详情相同。查询模型列表返回说明: model_list = [model_instance1
执行以下命令,下载代码。 git clone https://github.com/facebookresearch/DiT.git cd Dit 执行以下命令,安装依赖项。 pip install diffusers==0.28.0 accelerate==0.30.1 timm==0.9.16 准备数据集。
atch_size,优化代码,合理聚合、复制数据。 请注意,数据文件大小不等于内存占用大小,需仔细评估内存使用情况。 退出码139 请排查安装包的版本,可能存在包冲突的问题。 排查办法 根据错误信息判断,报错原因来源于用户代码。 您可以通过以下两种方式排查: 线上环境调试代码(仅适用于非分布式代码)
ma2系列和Qwen2系列模型。 步骤一:安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/spec_decode/EAGLE目录下。 在目录下执行如下命令,即可安装Eagle。 bash build.sh
ma2系列和Qwen2系列模型。 步骤一:安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/spec_decode/EAGLE目录下。 在目录下执行如下命令,即可安装Eagle。 bash build.sh
ma2系列和Qwen2系列模型。 步骤一:安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/spec_decode/EAGLE目录下。 在目录下执行如下命令,即可安装Eagle。 bash build.sh
通过Function Calling扩展大语言模型对外部环境的理解 本示例将展示如何定义一个获取送货日期的函数,并通过LLM来调用外部API来获取外部信息。 操作步骤 设置Maas的api key和模型服务地址。 import requests from openai import
e") print(predictor_object_list) 参数说明 查询服务列表,返回list,list大小等于当前用户所有已经部署的服务个数,list中每个元素都是Predictor对象,对象属性同本章初始化服务。 查询服务列表返回说明:service_list_resp
设置某一作业类型后,即可在此专属资源池中下发此种类型的作业,没有设置的作业类型不能下发。 为了支持不同的作业类型,后台需要在专属资源池上进行不同的初始化操作,例如安装插件、设置网络环境等。其中部分操作需要占据资源池的资源,导致用户实际可用资源减少。因此建议用户按需设置,避免不必要的资源浪费。 约束限制 专属资源池状态处于“运行中”。
删除网络资源 功能介绍 删除指定网络资源。 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 DELETE /v1/{project_id}/networks/{network_name}
1基于DevSever适配PyTorch NPU Fintune&Lora训练指导(6.3.911) Hunyuan-DiT基于DevServer部署适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909) SD3.5基于DevServer适配PyTorch NPU的推理指导(6.3.912)
“/home/ma-user/work”目录以及动态挂载在“/data”下的目录下的数据会保存,其余目录下内容会被清理。例如:用户在开发环境中的其他目录下安装的外部依赖包等,在Notebook停止后会被清理。您可以通过保存镜像的方式保留开发环境设置,具体操作请参考保存Notebook实例。 No
更新API授权 功能介绍 更新API的授权关系。API的认证方式必须为APP认证,APP的创建用户必须是API所属服务的创建者,且请求用户对API所属服务必须有更新权限。 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S
使用SDK调测多机分布式训练作业 代码中涉及到的OBS路径,请用户替换为自己的实际OBS路径。 代码是以PyTorch为例编写的,不同的AI框架之间,整体流程是完全相同的,仅需修改7和11中的 framework_type参数值即可,例如:MindSpore框架,此处framew