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ECS中构建新镜像 通过ECS获取基础镜像获取基础镜像后,可通过ECS运行Dockerfile文件,在镜像的基础上构建新镜像。 Step1 构建新ModelArts Standard训练镜像 获取模型软件包,并上传到ECS的目录下(可自定义路径),获取地址参考表1。 解压Asce
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训练迁移适配 完成环境准备之后,本节将详细介绍Dit模型训练迁移过程。 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
各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D
#安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 父主题: 准备工作
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开发环境GPU规格使用时长(单张Pnt1为统计基础单元) 默认无限制,支持设置1~60000。 分钟 推理服务CPU规格使用时长(单节点为统计基础单元) 默认无限制,支持设置1~60000。 分钟 推理服务GPU规格使用时长(单节点为统计基础单元) 默认无限制,支持设置1~60000。 分钟 训练作业CPU规格训练核数
在Lite Cluster资源池上使用ranktable路由规划完成Pytorch NPU分布式训练 场景描述 ranktable路由规划是一种用于分布式并行训练中的通信优化能力,在使用NPU的场景下,支持对节点之间的通信路径根据交换机实际topo做网络路由亲和规划,进而提升节点之间的通信速度。
在ECS上构建自定义镜像并在Notebook中使用 使用场景和构建流程说明 用户可以使用ModelArts提供的基础镜像或第三方的镜像来编写Dockerfile,在ECS服务器上构建出完全适合自己的镜像。然后将镜像进行注册,用以创建新的开发环境,满足自己的业务需求。 本案例将基于
在ModelArts中部署模型时,为什么无法选择Ascend Snt3资源? 由于Ascend Snt3资源有限,当资源售罄后,您在部署上线时,无法选择Ascend Snt3资源(公共资源池)进行推理,即在部署页面中,“Ascend: 1* Snt3 (8GB) | ARM: 3
MXNet创建kvstore时程序被阻塞,无报错 问题现象 使用kv_store = mxnet.kv.create('dist_async')方式创建“kvstore”时程序被阻塞。如,执行如下代码,如果无法输出“end”,表明程序阻塞。 print('start') kv_store
MA-Advisor性能调优建议工具使用指导 MA-Advisor是一款迁移性能问题自动诊断工具,其集成了昇腾自动诊断工具msprof-analyze,并在ModelArts Standard的Jupyter lab平台进行了插件化,能快速分析和诊断昇腾场景下PyTorch性能劣化问题并给出相关调优建议。
run.sh脚本测试ModelArts训练整体流程 自定义容器在ModelArts上训练和本地训练的区别如下图: 图1 本地与ModelArts上训练对比 ModelArts上进行训练比本地训练多了一步OBS和容器环境的数据迁移工作。 增加了和OBS交互工作的整个训练流程如下:
CogVideoX1.5 5b模型基于Lite Server适配PyTorch NPU全量训练指导(6.3.912) 本文档主要介绍如何在ModelArts的Lite Server环境中,使用NPU卡对CogVideoX模型进行全量微调。本文档中提供的脚本,是基于原生CogVid
版本说明和要求 资源规格要求 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的弹性节点Server。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的资源和Ascend Snt9B。 请参考Lite Server资源开通,购买Lite Server资源,并确保机器已开通,密码已获取,
ECS中构建新镜像 通过ECS获取和上传基础镜像获取基础镜像后,可通过ECS运行Dockerfile文件,在镜像的基础上构建新镜像。 Step1 构建新ModelArts Standard训练镜像 获取模型软件包,并上传到ECS的目录下(可自定义路径),获取地址参考表1。 解压A
ECS中构建新镜像(可选) 通过ECS获取和上传基础镜像获取基础镜像后,可通过ECS运行Dockerfile文件,在镜像的基础上构建新镜像。 Step1 构建新ModelArts Standard训练镜像 获取模型软件包,并上传到ECS的目录下(可自定义路径),获取地址参考表1。
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MindSpore Lite问题定位指南 在MindSpore Lite使用中遇到问题时,例如模型转换失败、训练后量化转换失败、模型推理失败、模型推理精度不理想、模型推理性能不理想、使用Visual Studio报错、使用Xcode构建APP报错等,您可以先查看日志信息进行定位分析。
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard,用户需要购买专属资源池,具体步骤请参考创建资源池。 资源规格要求: 计算规格:用户可参考表2。 硬盘空间:至少200GB。 昇腾资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示昇腾单卡。