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使用大模型在ModelArts Standard创建模型部署在线服务 背景说明 目前大模型的参数量已经达到千亿甚至万亿,随之大模型的体积也越来越大。千亿参数大模型的体积超过200G,在版本管理、生产部署上对平台系统产生了新的要求。例如:导入模型时,需要支持动态调整租户存储配额;模
因APIG(API网关)限制,平台每次请求预测的时间不超过40秒。 前提条件 数据已完成准备:已在ModelArts中创建状态“正常”可用的模型。 由于在线运行需消耗资源,确保账户未欠费。 已获取预测文件的本地路径,可使用绝对路径(如Windows格式"D:/test.png",L
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:不同模型训练推荐的NPU卡数请参见不同模型推荐的参数与NPU卡数设置。 硬盘空间:至少200GB。 昇腾资源规格:
PU/NPU计算一个batch的时间,就有可能出现GPU/NPU利用率上下浮动的情况。建议优化数据读取和数据增强的性能,例如将数据读取并行化,或者使用NVIDIA Data Loading Library(DALI)等工具提高数据增强的速度。 模型保存不要太频繁:模型保存操作一般
升级模型服务 在AI开发过程中,服务升级包括对已部署的模型服务进行优化,以提高性能、增加功能、修复缺陷,并适应新的业务需求。更新模型版本作为服务升级的一部分,涉及用新训练的模型版本替换原来的模型,以提高预测的准确性和模型的环境适应性。 服务升级不可逆。服务升级过程中,原部署服务将正常运行。
断尝试调整超参来迭代模型;或在实验阶段,有一个可以优化训练的性能的想法,则会回到开发阶段,重新优化代码。 图1 模型开发过程 ModelArts提供了模型训练的功能,方便您查看训练情况并不断调整您的模型参数。您还可以基于不同的数据,选择不同规格的资源池用于模型训练。 请参考以下指导在ModelArts
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 模型参数量 训练类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具(Deepspeed)
Key)加密调用请求,具体可参见用户AK-SK认证模式。 图3 参数填写 在Body页签,根据模型的输入参数不同,可分为2种类型:文件输入、文本输入。 文件输入 选择“form-data”。在“KEY”值填写模型的入参,和在线服务的输入参数对应,比如本例中预测图片的参数为“images”。然后
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Cluster。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格:不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Cluster。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格:不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
单机多卡数据并行训练流程介绍如下: 将模型复制到多个GPU上 将一个Batch的数据均分到每一个GPU上 各GPU上的模型进行前向传播,得到输出 主GPU(逻辑序号为0)收集各GPU的输出,汇总后计算损失 分发损失,各GPU各自反向传播梯度 主GPU收集梯度并更新参数,将更新后的模型参数分发到各GPU
通过OBS创建模型时,构建日志中提示pip下载包失败 通过自定义镜像创建模型失败 导入模型后部署服务,提示磁盘不足 创建模型成功后,部署服务报错,如何排查代码问题 自定义镜像导入配置运行时依赖无效 通过API接口查询模型详情,model_name返回值出现乱码 导入模型提示模型或镜像大小超过限制
登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏中选择“模型部署 > 在线服务”,默认进入“在线服务”列表。 单击目标服务名称,进入服务详情页面。 在“在线服务”的详情页面,可以获取该服务的调用地址和输入参数信息。 “API接口公网地址”即在线服务的调用地址。当模型配置文件中apis定义了路径,调用地
模型管理 模型调试 导入模型 查询模型列表 查询模型对象列表 查询模型详情 删除模型
模型发布 模型发布失败 父主题: 自动学习
查询模型详情 查询当前模型对象的信息。 示例代码 在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式1:根据导入模型生成的模型对象进行模型详情查询 1 2 3 4 5 6 7 from modelarts
模型训练 自动学习训练作业失败 父主题: 自动学习
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite Server。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格:不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Server。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格:不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表1。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Cluster。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格:不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。