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训练图像分类模型 完成图片标注后,可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的图像分类模型。请参考前提条件确保已标注的图片符合要求,否则数据集校验将会不通过。 前提条件 请确保您的数据集中的已标注的图片不低于100张。 请确保您的数据集中至少存在2种以上的图片分类,且每种分类的图片不少于5张。
在JupyterLab中使用MindInsight可视化作业 ModelArts支持在开发环境中开启MindInsight可视化工具。在开发环境中通过小数据集训练调试算法,主要目的是验证算法收敛性、检查是否有训练过程中的问题,方便用户调测。 MindInsight能可视化展现出训
在JupyterLab中使用TensorBoard可视化作业 ModelArts支持在开发环境中开启TensorBoard可视化工具。TensorBoard是TensorFlow的可视化工具包,提供机器学习实验所需的可视化功能和工具。 TensorBoard是一个可视化工具,能够
已有镜像迁移至ModelArts用于训练模型 场景描述 本地已有镜像,需要做云上适配,用于ModelArts模型训练。 操作步骤 参考如下Dockerfile,修改已有镜像,使其符合模型训练的自定义镜像规范。 FROM {已有镜像} USER root # 如果已存在 gid
创建文本分类项目 ModelArts自动学习,包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏单击“自动学习”,进入新版自动学习页面。
在Lite Cluster资源池上使用Snt9B完成分布式训练任务 场景描述 本案例介绍如何在Snt9B上进行分布式训练任务,其中Cluster资源池已经默认安装volcano调度器,训练任务默认使用volcano job形式下发lite池集群。训练测试用例使用NLP的bert模型,详细代码和指导可参考Bert。
裸金属服务器Euler OS升级NetworkManager-config-server导致SSH链接故障解决方案 问题现象 裸金属服务器EulerOS 2.8系统下,使用yum update -y命令,导致软件NetworkManagre-config-server升级到高版本,出现SSH链接故障无法访问。
使用AWQ量化 AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:per-group Step1 模型量化 可以在Huggingfac
使用SmoothQuant量化 SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 保存ckpt时超时报错 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.907)
准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像,包括获取镜像地址,了解镜像中包含的各类固件版本,配置物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础镜像地址 镜像用途 镜像地址 基础镜像(训练和推理通用) 西南-贵阳一:swr.cn-southwest-2
查看日志和性能 查看日志 训练过程中,训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后,如果需要单独获取训练日志文件,可以在${SAVE_PATH}/logs路径下获取。 本示例日志路径为/home/ma-user/ws/saved_dir_for_ma_output/Qwen-14B/logs
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的DevServer。请参考本文档要求准备DevServer机器。 资源规格要求 计算规格:单机训练需要使用单机8卡,多机训练需要使用2机16卡。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1
镜像方案说明 准备大模型训练适用的容器镜像,包括获取镜像地址,了解镜像中包含的各类固件版本,配置Standard物理机环境操作。 基础镜像地址 本教程中用到的训练的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr
分离部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.5.0框架部署并启动推理服务。 什么是分离部署 大模型推理是自回归的过程,有以下两阶段: Prefill阶段(全量推理) 将用户请求的prompt传入大模型,进行计算,中间结果写入KVCache并推出第1个token,属于计算密集型。
在DevServer上部署SD WebUI推理服务 本章节主要介绍如何在ModelArts的DevServer环境上部署Stable Diffusion的WebUI套件,使用NPU卡进行推理。 Step1 准备环境 请参考DevServer资源开通,购买DevServer资源,并
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在JupyterLab使用Git克隆代码仓 在JupyterLab中使用Git插件可以克隆GitHub开源代码仓库,快速查看及编辑内容,并提交修改后的内容。 前提条件 Notebook处于运行中状态。 打开JupyterLab的git插件 在Notebook列表中,选择一个实例,
在Workflow中使用大数据能力(DLI/MRS) 功能介绍 该节点通过调用MRS服务,提供大数据集群计算能力。主要用于数据批量处理、模型训练等场景。 应用场景 需要使用MRS Spark组件进行大量数据的计算时,可以根据已有数据使用该节点进行训练计算。 使用案例 在华为云MR
训练文本分类模型 完成数据标注后,可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的文本分类模型。由于用于训练的文本,至少有2种以上的分类(即2种以上的标签),每种分类的文本数不少于20个。因此在单击“继续运行”按钮之前,请确保已标注的文本符合要求。 操作步骤 在新版自动学习页面,