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程,使团队能够大规模执行AI任务,并提高模型生成的效率。 ModelArts Workflow提供标准化MLOps解决方案,降低模型训练成本 支持数据标注、数据处理、模型开发/训练、模型评估、应用开发、应用评估等步骤 自动协调工作流步骤之间的所有依赖项,提供运行记录、监控、持续运行等功能
出现此故障是因为Jupyter进程被清理掉了,一般情况Notebook会自动重启的,如果没有自动重启,创建一直失败,请确认是否是自定义镜像的问题。 解决方案 排查是否是自定义镜像的问题。 自定义镜像构建完成,在ModelArts镜像管理注册时,“架构”和“类型”需要和源镜像保持一致。 图2 注册镜像
使用自定义镜像创建实例启动后,打开JupyterLab>新建Notebook,选不到kernel。 原因分析 自定义镜像的python环境没有注册。 解决方案 在Terminal里执行命令排查实例存在几个Conda环境。 conda env list 执行如下命令分别切换到对应环境查看是否有ipykernel包。
确保容器可以访问公网。 使用opencompass工具需用vllm接口启动在线服务。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证,不适用于多模态模型的精度验证。多模态模型的精度验证,建议使用开源MME数据集和工具(GitHub - BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models
分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” 问题现象 多机或多卡使用“tf.variable”会造成以下错误: WARNING:tensorflow:Gradient is None for variable:v0/tower_0/UNET_v7/sub_pixel/Variable:0
方案可提升模型训练效率与资源性价比。ModelArts支持单机单卡、单机多卡和多机多卡的训练场景,满足不同AI模型训练的要求。针对第一次使用ModelArts的用户,本文提供端到端案例指导,帮助您快速了解如何在ModelArts上选择合适的训练方案并进行模型训练。 针对不同的数据量和算法情况,推荐以下训练方案:
OBS文件加密上传导致。ModelArts不支持OBS加密文件。 OBS桶的权限和访问ACL设置不正确导致。 创建训练作业时,代码目录和启动文件设置有误。 处理办法 查看OBS桶与ModelArts是否在同一个区域 查看创建的OBS桶所在区域。 登录OBS管理控制台。 进入“对象存储”界面,可在搜
创建训练作业时,输入输出参数的超参目录有的是/work,有的是/ma-user。 图1 目录是/ma-user 图2 目录是/work 解决方案 这是创建训练作业选用的算法有差异导致的。 如果选择的算法是使用旧版镜像创建的,那么创建训练作业时输入输出参数的超参目录就是/work。
有这个库。 原因分析 客户创建了多个虚拟环境,numba库安装在了python-3.7.10中,如图1所示。 图1 查询创建的虚拟环境 解决方案 在Terminal中执行conda deactivate命令退出当前虚拟环境,默认进入base环境。执行pip list命令查询已安装
确保容器可以访问公网。 使用opencompass工具需用vllm接口启动在线服务。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证,不适用于多模态模型的精度验证。多模态模型的精度验证,建议使用开源MME数据集和工具(GitHub - BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models
、安装方式和版本约束的信息,详细参数见模型配置文件编写说明。导入模型时,模型配置文件中的安装包依赖参数“dependencies”如何编写? 解决方案 安装包存在前后依赖关系。例如您在安装“mmcv-full”之前,需要完成“Cython”、“pytest-runner”、“py
复制的文件需要放在Dockerfile同级文件夹或者子目录中,不能放在Dockerfile上层目录。 图2 Dockerfile复制文件路径错误 解决方案 查看用户Dockerfile中的COPY命令中的文件的路径。将要复制的文件放到Dockerfile同级目录或子目录中,如图,Dockerfile在“
配置Lite Server存储 Server资源需要挂载数据盘用于存储数据文件,当前支持SFS、OBS、EVS三种云存储服务,提供了多种场景下的存储解决方案。 3 配置Lite Server软件环境 不同镜像中预安装的软件不同,您通过Lite Server算力资源和镜像版本配套关系章节查看已
如何在ModelArts的Notebook中配置Conda源? 用户可以在Notebook开发环境中自行安装开发依赖包,方便使用。常见的依赖安装支持pip和Conda,pip源已经配置好,可以直接使用安装,Conda源需要多一步配置。 本章节介绍如何在Notebook开发环境中配置Conda源。
VS Code连接开发环境失败时的排查方法 VS Code连接开发环境失败时,请参考以下步骤进行基础排查。 网络链路检查 在ModelArts控制台查看Notebook实例状态是否正常,确保实例无问题。 在VS Code Terminal里执行如下命令检测SSH命令是否可用; ssh
本章节介绍如何使用lm-eval工具开展语言模型的推理精度测试,数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等。 约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证,不适用于多模态模
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DistributedDataParallel进行多机多卡训练的优缺点 通信更快:相比于DP,通信速度更快 负载相对均衡:相比于DP,GPU负载相对更均衡 运行速度快:因为通信时间更短,效率更高,能更快速地完成训练作业。 相关章节 创建单机多卡的分布式训练(DataParallel):介绍单机多卡数据并行分布式训练原理和代码改造点。