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tput_dir参数值路径下的training_loss.png中也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况,将trainer_log.jsonl文件长传至可视化工具页面,如图2所示。 单节点训练:训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点训练
tput_dir参数值路径下的training_loss.png中也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况,将trainer_log.jsonl文件长传至可视化工具页面,如图2所示。 单节点训练:训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点训练
0:打标者 1:审核者 2:团队管理者 3:数据集拥有者 status 否 Integer 标注成员的当前登录状态。可选值如下: 0:未发送邀请邮件 1:已发送邀请邮件但未登录 2:已登录 3:标注成员已删除 update_time 否 Long 更新时间。 worker_id 否 String
AI Gallery的数据模块支持数据集的共享和下载。在AI Gallery的“数据”中,可以查找并下载满足业务需要的数据集。也可以将自己本地的数据集发布至AI Gallery中,共享给其他用户使用。 “资产集市 > 算法”:共享了算法。 AI Gallery的算法模块支持算法的共享和订阅。在AI
存储的是节点名称;此时if_then_steps中的step跳过不执行。 使用案例 根据需求参考简单示例或进阶示例。 简单示例 通过参数配置实现 import modelarts.workflow as wf left_value = wf.Placeholder(name="left_value"
驱动升级 NPU升级。 节点正在执行NPU驱动升级。 A200008 节点管理 节点准入 准入检测。 节点正在进行节点准入检测,包括基本的节点配置检查和简单的业务验证。 A050933 节点管理 容错Failover 当节点具有该污点时,会将节点上容错(Failover)业务迁移走。
请参见Ascend应用样例。 模型训练:ModelArts中支持使用Snt9、Snt9B训练模型。 模型推理:在ModelArts中将模型部署上线为在线服务时,支持使用Snt3、Snt3P、Snt9、Snt9B规格资源进行模型推理。 父主题: 一般性问题
训练的小模型进行eagle推理。 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
metadata metadata object 算法的元数据,描述算法基本信息。 job_config job_config object 算法配置信息,如启动文件等。 resource_requirements Array of resource_requirements objects
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.905) 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 父主题: LLM大语言模型训练推理
8处理能力。 Manifest文件中文本分类的source数值可以包含中文,其他字段不建议用中文。 Manifest文件可以由用户、第三方工具或ModelArts标注系统生成。 Manifest文件名没有特殊要求,可以为任意合法文件名。 父主题: Manifest管理
训练的小模型进行eagle推理。 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
训练的小模型进行eagle推理。 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
数据标注 ModelArts标注的数据存储在OBS中。 自动训练 训练作业结束后,其生成的模型存储在OBS中。 部署上线 ModelArts将存储在OBS中的模型部署上线为在线服务。 AI全流程开发 数据管理 数据集存储在OBS中。 数据集的标注信息存储在OBS中。 支持从OBS中导入数据。
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.910) 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 eagle 投机小模型训练 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明
重要 实例扩容完成 (User %s updated storage size successfully) 重要 UpdateKeyPair 配置实例密钥对 (User %s updated the instance keypair to "{%s}") 重要 更新实例密钥对 (User
WEBUI套件适配PyTorch NPU的推理指导(6.3.908) SD WebUI推理方案概览 在DevServer上部署SD WebUI推理服务 在Standard上部署SD WebUI推理服务 SD WebUI推理性能测试 父主题: AIGC模型训练推理
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906) 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 父主题: LLM大语言模型训练推理
工作空间 ModelArts的用户需要为不同的业务目标开发算法、管理和部署模型,此时可以创建多个工作空间,把不同应用开发过程的输出内容划分到不同工作空间中,便于管理和使用。 工作空间支持3种访问控制: PUBLIC:租户(主账号和所有子账号)内部公开访问。 PRIVATE:仅创建者和主账号可访问。
训练专属预置镜像列表 ModelArts平台提供了Tensorflow,PyTorch,MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像,镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时,您可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练基础镜像列表 M