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在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题: OBS操作相关故障
在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题: OBS操作相关故障
在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题: 业务代码问题
在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题: 云上迁移适配故障
description String Workflow工作流配置参数的描述。 example Object Workflow工作流配置参数的样例。 delay Boolean 是否为延迟输入的参数,默认为否。 default Object 配置参数的默认值。 value Object 参数值。
训练的数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的LoRA微调为例,执行脚本为0_pl_lora_70b.sh和0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。
数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置 以llama2-70b和llama2-13b预训练为例,执行脚本为0_pl_pretrain_70b.sh 和0_pl_pretrain_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。
预置工作流生成指定场景模型,无需深究底层模型开发细节。ModelArts PRO底层依托ModelArts平台提供数据标注、模型训练、模型部署等能力。也可以理解过增强版的自动学习,提供行业AI定制化开发套件,沉淀行业知识,让开发者聚焦自身业务。 父主题: 功能咨询
后多次执行的结果不相同,则考虑存在这些算子。 否 函数示例 seed_all函数的随机数种子,取默认值即可,无须配置;第二个参数默认关闭,不开启确定性计算时也无须配置。 确定性计算是NPU的一套机制,用于保证算子的计算确定性。之所以要有这个机制,是为了在Debug过程中,让所有的
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
在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题: 业务代码问题
在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题: 业务代码问题
Gallery,单击右上角“我的Gallery”进入我的Gallery页面。 单击左上方“创建资产”,选择“AI应用”。 在“创建AI应用”页面配置参数。 表1 创建AI应用 参数 是否必填 说明 AI应用英文名称 是 自定义一个易于分辨的AI应用英文名称。 只能以数字、大小字母、下划线组成,且字符长度在3到90之间。
configuration中选择Python File,其他语言操作类似。如下图所示: 步骤三:编辑launch.json,增加justMyCode": false配置,如下所示。 { // Use IntelliSense to learn about possible attributes
训练作业:用户在运行训练作业时,可以查看多个计算节点的CPU、GPU、NPU资源使用情况。具体请参见训练资源监控章节。 在线服务:用户将模型部署为在线服务后,可以通过监控功能查看CPU、内存、GPU等资源使用统计信息和模型调用次数统计,具体参见查看服务详情章节。 父主题: ModelArts
Finetune训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh diffusers_sdxl_finetune_train.sh 训练执行脚本中配置了保存checkpoint的频率,每500steps保存一次,如果磁盘空间较小,这个值可以改大到5000,避免磁盘空间写满,导致训练失败终止。
在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题: 业务代码问题
但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelArts集成了深度学习和机器学习技术,同时ModelArts是一站式的AI开发平台,从数据标注、算法开发、模型训练及部署,管理全周期的AI流程。直白点解释,ModelArts包含并支持DLS中的功能特性。当前,DLS服务已从华为云下线,深度学习技术相关的功能
objects 资源标签,非特权池不能指定。 network NodeNetwork object 网络配置,非特权池不能指定。 extendParams Map<String,String> 自定义配置,比如设置节点dockerSize:"extendParams": {"dockerBaseSize":