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rts推理平台的模型版本管理能力和动态加载模型的部署能力。本案例将指导用户完成原生第三方推理框架镜像到ModelArts推理自定义引擎的改造。自定义引擎的镜像制作完成后,即可以通过模型导入对模型版本进行管理,并基于模型进行部署和管理服务。 适配和改造的主要工作项如下: 图1 改造工作项
expandable_segments:True 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小,重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级,可参考模型NPU卡数、梯度累积值取值表,如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-Ze
expandable_segments:True 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小,重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级,可参考模型NPU卡数、梯度累积值取值表,如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-Ze
系统会自动添加预置框架关联的超参。 使用预置框架构建训练镜像 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。
SDK构建自定义模型,需要了解2个核心基础类“PretrainedModel”和“PretrainedConfig”之间的交互。 “PretrainedConfig”:预训练模型的配置基类 提供模型配置的通用属性和两个主要方法,用于序列化和反序列化配置文件。 PretrainedConfig.from_pretrained(dir)
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flow工作流、停止因运行Workflow工作流而创建的训练作业和部署的服务。同时,也需清理存储到OBS中的数据。 自动学习:自动学习运行时会收取费用,使用完请及时停止自动学习、停止因运行自动学习而创建的训练作业和部署的服务。同时,也需清理存储到OBS中的数据。 Notebook实例:
Gallery的AI说模块为开发者提供自由分享各类AI领域内知识和经验的平台。开发者既可以发布个人技术文章,也可以阅读和学习他人分享的技术文章。 案例库介绍 AI Gallery的案例库是面向场景化交付的AI资产的组合和使用案例。案例中沉淀了基于业务场景的AI知识、经验和部分通用的业务逻辑,能够为某些具体的业务场景提供AI环节的解决方案。
如何用ModelArts训练基于结构化数据的模型? 针对一般用户,ModelArts提供自动学习的预测分析场景来完成结构化数据的模型训练。 针对高阶用户,ModelArts在开发环境提供创建Notebook进行代码开发的功能,在训练作业提供创建大数据量训练任务的功能;用户在开发、
更多裸金属服务器的介绍请见裸金属服务器 BMS。 xPU xPU泛指GPU和NPU。 GPU,即图形处理器,主要用于加速深度学习模型的训练和推理。 NPU,即神经网络处理器,是专门为加速神经网络计算而设计的硬件。与GPU相比,NPU在神经网络计算方面具有更高的效率和更低的功耗。 密钥对 弹性裸金属支持SSH密
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进行推理。 方式二 ModelArts Lite DevServer 该环境为裸机开发环境,主要面向深度定制化开发场景。 优点:支持深度自定义环境安装,可以方便的替换驱动、固件和上层开发包,具有root权限,结合配置指导、初始化工具及容器镜像可以快速搭建昇腾开发环境。 缺点:资源
本案例中使用的MNIST是比较简单的用做demo的数据集,配套算法也是比较简单的用于教学的神经网络算法。这样的数据和算法生成的模型仅适用于教学模式,并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求,预测图片必须和训练集中的图片相似(黑底白字)才可能预测准确。 图8 示例图片 图9 预测结果展示 Step7
为什么项目删除完了,仍然还在计费? 如果ModelArts的自动学习项目、Notebook实例、训练作业或服务,都已经处于停止状态,即总览页面没看到收费项目,仍然发现账号还在计费。 有以下几种可能情况: 因为您在使用ModelArts过程中,将数据上传至OBS进行存储,OBS会根
为什么项目删除完了,仍然还在计费? 如果ModelArts的自动学习项目、Notebook实例、训练作业或在线服务,都已经处于停止状态,即总览页面没看到收费项目,仍然发现账号还在计费。 有以下几种可能情况: 因为您在使用ModelArts过程中,将数据上传至OBS进行存储,OBS
适用资源池 专属资源池 公共资源池、专属资源池 适用功能模块 Standard自动学习、Workflow、Notebook、模型训练、模型部署 Lite Cluster Lite Server Standard自动学习、Workflow、Notebook、模型训练、模型部署 变更计费模式 不支持
代码完成AI建模和应用。 如果您想了解如何使用ModelArts Standard一键部署现有的模型,并在线使用模型进行预测,您可以参考使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署。 ModelArts Standard同时提供了自动学习功能,帮助用户零代
填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成,按“V0001”、“V0002”规则命名,用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。 设置数据处理类型为“数据增强
Standard的自动学习可以帮助用户零代码构建AI模型。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。具体请参见自动学习简介。 Standar
64GB”:GPU单卡规格,16GB显存,适合深度学习场景下的算法训练和调测 Ascend规格 有Snt9(32GB显存)单卡、两卡、八卡等规格。配搭ARM处理器,适合深度学习场景下的模型训练和调测。 “存储配置” 包括“云硬盘EVS”、“弹性文件服务SFS”、“对象存储服务OBS”和“并行文件系统PFS”。请根据界面实际情况和需要选择。