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modelarts:trainJob:logExport modelarts:workspace:getQuotas(如果开通了工作空间功能,则需要配置此权限。) 从本地VSCode连接云上的Notebook实例、提交训练作业等。 按需配置。 OBS obs:bucket:ListAllMybuckets
Request”(当前为beta版本)功能: 图3 选择WebSocket Request功能 在新建的窗口中填入WebSocket连接信息: 左上角选择Raw,不要选择Socket.IO(一种WebSocket实现,要求客户端跟服务端都要基于Socket.IO),地址栏中填入从服务详情页“调用指南”页
查看训练作业事件 训练作业的(从用户可看见训练任务开始)整个生命周期中,每一个关键事件点在系统后台均有记录,用户可随时在对应训练作业的详情页面进行查看。 方便用户更清楚的了解训练作业运行过程,遇到任务异常时,更加准确的排查定位问题。当前支持的作业事件如下所示: 训练作业创建成功 训练作业创建失败报错:
dataset_name 是 String 数据集名称。 dataset_type 否 Integer 数据集类型。可选值如下: 0:图像分类 1:物体检测 3: 图像分割 100:文本分类 101:命名实体 102:文本三元组 200:声音分类 201:语音内容 202:语音分割 400:表格数据集
创建镜像组织 在SWR服务页面创建镜像组织。 图2 创建镜像组织 Step4 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”,然后在跳出的登录指定窗口,单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令,即可完成登录。 图3 复制登录指令 Step5 获取推理基础镜像
创建模型时,如果是从OBS中导入元模型,则需要符合一定的模型包规范。 模型包规范适用于单模型场景,如果是多模型场景(例如含有多个模型文件)推荐使用自定义镜像方式。 ModelArts推理平台不支持的AI引擎,推荐使用自定义镜像方式。 请参考创建模型的自定义镜像规范和从0-1制作自定义镜像并创建模型,制作自定义镜像。
0.1:8080/greet curl -X GET 127.0.0.1:8080/goodbye 如果验证自定义镜像功能成功,结果如下图所示。 图3 校验接口 上传自定义镜像至SWR服务。 完成自定义镜像上传后,您可以在“容器镜像服务>我的镜像>自有镜像”列表中看到已上传镜像。 将自定义镜像创建为AI应用
用于后续的训练或推理任务 plot_loss true 用于指定是否绘制损失曲线。如果设置为"true",则在训练结束后,将损失曲线保存为图片 overwrite_output_dir true 是否覆盖输出目录。如果设置为"true",则在每次训练开始时,都会清空输出目录,以便保存新的训练结果。
理页面。单击“注册镜像”,镜像源即为推送到SWR中的镜像。请将完整的SWR地址复制到这里即可,或单击可直接从SWR选择自有镜像进行注册,类型加上“GPU”,如图1所示。 图1 注册镜像 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏中选择“开发空间 > Notebook”,进入“Notebook”列表页面。
如下图所示,支持对多节点批量进行删除、退订、重启、重置、开启/关闭高可用冗余操作,具体介绍请参见修复Standard专属资源池故障节点。还支持对节点批量添加、编辑、删除资源标签操作,“包年/包月”的节点支持批量续费、批量开通/修改自动续费功能。 图2 节点批量操作 如下图所示,
理页面。单击“注册镜像”,镜像源即为推送到SWR中的镜像。请将完整的SWR地址复制到这里即可,或单击可直接从SWR选择自有镜像进行注册,类型加上“GPU”,如图1所示。 图1 注册镜像 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏中选择“开发空间 > Notebook”,进入“Notebook”列表页面。
数据集详情页,也可以在“我的Gallery > 数据集 > 我创建的数据集”进入数据集详情页查看。 从AI Gallery中选 单击“从AI Gallery中选择”。 在弹窗中,从“我创建的”或“我收藏的”数据集中选择所需要数据集。 选择完成后,单击“确定”。 数据准备完成后,单击“下一步”进入“作业设置”环节。
swr:repository:deleteTag swr:repository:getRepository swr:repository:listTags 从自定义镜像导入 从OBS导入时使用自定义引擎 OBS obs:bucket:ListAllMybuckets(获取桶列表) obs:bucket:HeadBucket(获取桶元数据)
2进行配置。 图3 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径:输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/ 存储位置:输入用户的“子目录挂载”路径。如果默认没有填写,则忽略。 图4 选择SFS Turbo
2进行配置。 图3 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径:输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/ 存储位置:输入用户的“子目录挂载”路径。如果默认没有填写,则忽略。 图4 选择SFS Turbo
2进行配置。 图3 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径:输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/ 存储位置:输入用户的“子目录挂载”路径。如果默认没有填写,则忽略。 图4 选择SFS Turbo
2进行配置。 图3 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径:输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/ 存储位置:输入用户的“子目录挂载”路径。如果默认没有填写,则忽略。 图4 选择SFS Turbo
理参数的最佳实践。通过为客户提供一键式训练、自动超参调优等能力,和高度自动化的参数配置机制,使得模型优化过程不再依赖于手动尝试,显著缩短了从模型开发到部署的周期,确保了模型在各类应用场景下的高性能表现,让客户能够更加聚焦于业务逻辑与创新应用的设计。 资源易获取,按需收费,按需扩缩,支撑故障快恢与断点续训
2进行配置。 图3 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径:输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/ 存储位置:输入用户的“子目录挂载”路径。如果默认没有填写,则忽略。 图4 选择SFS Turbo
创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 若镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时,训练作业启动命令中输入: cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed;