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name="model_registration", # 模型注册节点的名称,命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线(_)、中划线(-),并且只能以英文字母开头,长度限制为64字符),一个Workflow里的两个step名称不能重复 title="模型注册", # 标题信息 inputs=wf
括创建OBS桶,上传/下载文件和文件夹,删除OBS对象和桶。 ModelArts SDK具体操作管理请参见如下章节: 数据管理 训练管理 模型管理 服务管理 介绍使用ModelArts SDK进行的常用操作。
MindStudio-Insight提供时间线视图、内存、算子耗时、通信瓶颈分析等功能,借助于数据库支持超大性能数据处理,可以支持20GB的集群性能文件分析,并且能够支持大模型场景下的性能调优,相比于Chrometrace、tensorboard等工具提供了更优的功能和性能。 更多详细信息,请参见昇腾MindStudio-Insight用户指南。
始学习率进行训练。 原因分析 Tensorflow分布式有多种执行模式,mox会通过4次执行50 step记录执行时间,选择执行时间最少的模型。 处理方法 创建训练作业时,在“运行参数”中增加参数“variable_update=parameter_server”来关闭Mox的warmup。
CommonOperations权限只能二选一,不能同时选。 OBS对象存储服务 授予子账号使用OBS服务的权限。ModelArts的数据管理、开发环境、训练作业、模型推理部署均需要通过OBS进行数据中转。 OBS OperateAccess 必选 SWR容器镜像仓库 授予子账号使用SWR服务权限。Mod
或ipynb文件中直接调用ModelArts SDK的接口。在Notebook中调用SDK,可直接参考接口说明,执行OBS管理、作业管理、模型管理和服务管理等操作。 ModelArts SDK支持在本地安装配置使用。使用时,需进行Session鉴权。 本地安装SDK。如果本地未安
object 规格的NPU信息。 source_type String 此规格应用于模型的类型,取值为空或auto,默认为空,代表是用户自己产生的模型;取值为auto时,代表是自动学习训练的模型,计费方式有差别。 is_free Boolean 当前规格是否是免费规格,“true”表示是免费规格。
、TensorFlow和MindSpore等引擎的AI模型。 支持通过JupyterLab工具在线打开Notebook,具体请参见通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发。 支持本地IDE的方式开发模型,通过开启SSH连接,用户本地IDE可以远程连接到Mo
PATCH格式,代表以服务详情的Json返回体为基准,想要执行替换的值的目标路径(Json PATH)。当前支持且仅支持对模型相关所有参数的替换更新,因此前缀固定为“/config/”。例如,当期望更新第一个模型中的实例数量,则路径为“/config/0/instance_count”。 value 否 String
允许用户使用公共资源池”,单击“下一步”,选择允许使用的资源区域,单击“确定”。 验证 使用子账号用户登录ModelArts控制台,选择“模型训练 > 训练作业”,单击“创建训练作业”,在创建训练页面,资源池规格只能选择专属资源池。 使用子账号用户登录ModelArts控制台,选择“开发空间
JOBSTAT_LOST,作业丢失。 15 JOBSTAT_SCALING,作业正在扩容。 16 JOBSTAT_SUBMIT_MODEL_FAILED,提交模型失败。 17 JOBSTAT_DEPLOY_SERVICE_FAILED,部署服务失败。 18 JOBSTAT_CHECK_INIT,审核作业初始化。
LM类模型训练的流水并行参数pp大于1时,advisor会对不同pp stage的训练profilingg数据进行分析。通过设置更大的进程数可以使能并行分析从而加快分析速度,但也会增大分析占用的cpu资源。通常单进程需要占用1U的cpu和一定cpu memory(取决于模型大小)
String 排序方式,可选“asc”或“desc”,代表递增排序及递减排序,默认为:“desc”。 model_id 否 String 模型ID,默认不过滤模型ID。 表2 get_service_list返回参数说明 参数 参数类型 描述 total_count Integer 不分页的情况下,符合查询条件的总服务数量。
多卡不同step计算、下发和通信耗时统计值 图5 多卡不同step通信带宽统计值 环境变量Environment Variable Issues 识别模型训练环境中设置的昇腾相关环境变量并给出建议。 图6 环境变量分析 表2 当前支持的环境变量 环境变量名称 释义 ASCEND_GLOBAL_LOG_LEVEL
name="model_registration", # 模型注册节点的名称,命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线(_)、中划线(-),并且只能以英文字母开头,长度限制为64字符),一个Workflow里的两个step名称不能重复 title="模型注册", # 标题信息 inputs=wf
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: 权限问题
前已完成的训练版本,在此版本基础上进行增量训练。其他参数请根据界面提示填写。 设置完成后,单击“确定”,即进行增量训练。系统将自动跳转至“模型训练”页面,待训练完成后,您可以在此页面中查看训练详情,如“训练精度”、“评估结果”、“训练参数”等。 图1 选择增量训练版本 父主题: Standard自动学习
专属资源池网络连接 trainJob 训练作业 trainJobLog 训练作业的运行日志 trainJobInnerModel 系统预置模型 model 模型 service 在线服务 nodeservice 边缘服务 workspace 工作空间 dataset 数据集 dataAnnotation
成访问授权的配置。如未完成,请参考使用委托授权。针对之前使用访问密钥授权的用户,建议清空授权,然后使用委托进行授权。 在左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”,默认进入“训练作业”列表。 在“创建训练作业”页面,填写相关参数信息,然后单击“提交”。 创建方式:选择“自定义算法”。
旧版训练管理是否停止新购? 是的,旧版训练管理将于2023年6月30日 00:00(北京时间)正式退市。 旧版训练管理如何升级到新版训练? 请参考新版训练指导文档(模型训练)来体验新版训练。 旧版训练迁移至新版训练需要注意哪些问题? 新版训练和旧版训练的差异主要体现在以下3点。 新旧版创建训练作业方式差异