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AI Gallery功能介绍 面向开发者提供了AI Gallery大模型开源社区,通过大模型为用户提供服务,普及大模型行业。AI Gallery提供了大量基于昇腾云底座适配的三方开源大模型,同步提供了可以快速体验模型的能力、极致的开发体验,助力开发者快速了解并学习大模型。 构建零
训练脚本说明 yaml配置文件参数配置说明 各个模型深度学习训练加速框架的选择 模型NPU卡数取值表 各个模型训练前文件替换 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.907)
"default" : "modelarts.vm.cpu.8u", "used_steps" : [ "training_job1", "training_job2", "training_job3" ] }, { "name" : "service_config1",
of memory 解决方法: 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,可参考各个模型深度学习训练加速框架的选择,如原使用Accelerator可替换为Deepspee
制台向使用方收取。 发布至AI云商店 华为云云商店是软件及服务交易交付平台。云商店AI专区汇聚优质的人工智能服务提供商,提供丰富的人工智能解决方案、应用、API及算法模型,助力用户快速部署、接入、调用相关应用,方便地购买和使用算法模型。 发布至云商店AI专区的模型为商业售卖资产。买家需购买商品的使用配额进行有偿使用。
发布技术文章(AI说) AI Gallery中的“AI说”,是一个AI开发人员的交流园地。在这里可以阅读其他用户分享的技术文章,并参与评论。也可以发布分享个人技术文章。 前提条件 已入驻AI Gallery。 发布技术文章 进入AI Gallery首页,单击“AI说”,在下拉框中单击“AI说
t、MindSpore等深度学习引擎之上,使得这些计算引擎分布式性能更高,同时易用性更好。MoXing包含很多组件,其中MoXing Framework模块是一个基础公共组件,可用于访问OBS服务,和具体的AI引擎解耦,在ModelArts支持的所有AI引擎(TensorFlow
BF16和FP16说明 在大模型训练中,BF16(Brain Floating Point)和FP16(Float16)都是使用的半精度浮点数格式,但它们在结构和适用性上有一些重要的区别。 BF16:具有8个指数位和7个小数位。在处理大模型时有优势,能够避免在训练过程中数值的上溢
BF16和FP16说明 在大模型训练中,BF16(Brain Floating Point)和FP16(Float16)都是使用的半精度浮点数格式,但它们在结构和适用性上有一些重要的区别。 BF16:具有8个指数位和7个小数位。在处理大模型时有优势,能够避免在训练过程中数值的上溢
AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种: 监督学习:利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习:在未加标签的数据中,试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习:智能系统从环境到行为映射的学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大。
生效。 前提条件 只有订单状态是“使用中”的专属资源池才能执行包年/包月转按需。 操作步骤 登录管理控制台,单击左侧导航栏的图标,选择“人工智能 > ModelArts”。 在ModelArts列表页,选择“专属资源池 > 弹性集群”,选中目标专属资源池。在“操作 > 更多 > 调整到期策略”。
"status": "waiting" } ], "train_job_name": "AUTO_TRAINING_cls_6mHUGe7ETlhayb4qDMN_7eAtpiNSaI", "train_job_id":
memoryUsed, gpu.memoryUtil*100, gpu.memoryTotal)) 注:用户在使用pytorch/tensorflow等深度学习框架时也可以使用框架自带的api进行查询。 父主题: 更多功能咨询
部署上线 07 AI Gallery使用指南 AI Gallery是一个AI资产共享平台,为高校科研机构、AI应用开发商、解决方案集成商、企业级/个人开发者等群体,提供安全、开放的共享环境。 AI Gallery简介 AI Gallery简介 使用指导 发布和管理AI Gallery模型
“我的模型”。您可以根据实际需求选择您的模型。您需要在目标模型的左侧单击下拉三角标,选择合适的版本。您的模型导入参见创建模型。 “我的订阅”。您可以根据实际需求选择AI Gallery中已订阅的模型。您需要在目标模型的左侧单击下拉三角标,选择合适的版本。查找模型参见从Gallery订阅模型。 计算节点规格
ModelArts Standard模型训练提供便捷的作业管理能力,提升用户模型训练的开发效率 提供算法资产的管理能力,支持通过算法资产、自定义算法、AI Gallery订阅算法创建训练作业,使训练作业的创建更灵活、易用 提供实验管理能力,用户通常需要调整数据集、调整超参等进行多轮作业从而选
delArts的资源类型选择授权范围。详细的资源权限项可以参见API参考中的权限策略和授权项章节。 委托授权 为了完成AI计算的各种操作,ModelArts在AI计算任务执行过程中需要访问用户的其他服务,例如训练过程中,需要访问OBS读取用户的训练数据。在这个过程中,就出现了Mo
昇腾规格 规格名称 描述 Ascend 1*ascend-snt9b|ARM 24核 192GB Snt9b单卡规格,配搭ARM处理器,适合深度学习场景下的模型训练和调测 ModelArts提供了面向推理迁移工作的预置镜像,其中包含了最新商用版驱动、昇腾软件开发库,迁移工具链等。预置
或全部为包年/包月计费模式。不支持部分节点为按需计费,部分节点为包年/包月计费。 操作步骤 登录管理控制台,单击左侧导航栏的图标,选择“人工智能 > ModelArts”。 在ModelArts列表页,选择“专属资源池 > 弹性集群”,选中目标专属资源池。在“操作 > 更多 > 转包周期”。
= 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Accelerato