检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
当前迁移路径是从ONNX模型转换到MindIR模型,再用MindSpore Lite做推理, 所以迁移前需要用户先准备好自己的ONNX pipeline。下文以官方开源的图生图的Stable Diffusion v1.5的onnx pipeline代码为例进行说明。 进入容器环境,创建自己的工作目录,由于
LLaMAFactory 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.907) 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.907) 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch
obsutil安装和配置 obsutil是用于访问、管理对象存储服务OBS的命令行工具,使用该工具可以对OBS进行常用的配置管理操作,如创建桶、上传文件/文件夹、下载文件/文件夹、删除文件/文件夹等。 obsutil安装和配置的具体操作指导请参见obsutils快速入门。 操作命
Platform=ModelArts-Service 原因分析 出现该问题的可能原因如下: 用户的自定义镜像中无ascend_check工具,导致启动预检失败。 用户的自定义镜像中的ascend相关工具不可用,导致预检失败。 处理方法 通过给训练作业加环境变量“MA_DETECT_TRAIN_INJECT_C
应用场景 本节介绍ModelArts服务的主要应用场景。 大模型 支持三方开源大模型,实现智能回答、聊天机器人、自动摘要、机器翻译、文本分类等任务。 AIGC 提供AIGC场景化解决方案,辅助创作文案、图像、音视频等数字内容。 自动驾驶 实现车辆自主感知环境、规划路径和控制行驶。
练使用的资源是Ascend。 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导 本案例基于ModelArts Standard供的昇腾计算资源,指导用户完成Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等常见开源大模型的预训练、SFT微调、LoRA微调训练过程。
Megatron-DeepSpeed Megatron-DeepSpeed是一个基于PyTorch的深度学习模型训练框架。它结合了两个强大的工具:Megatron-LM和DeepSpeed,可在具有分布式计算能力的系统上进行训练,并且充分利用了多个GPU和深度学习加速器的并行处理能力。可以高效地训练大规模的语言模型。
创建专属资源池(打通VPC) ECS服务器挂载SFS Turbo存储 在ECS中设置ModelArts用户可读权限 安装和配置OBS命令行工具 (可选)工作空间配置 模型训练: 线下容器镜像构建及调试 上传镜像 上传数据至OBS(首次使用时需要) 上传算法至SFS 使用Notebook进行代码调试
件夹中。 下载完成后,将数据上传至SFS相应目录中。由于数据集过大,推荐先通过obsutil工具将数据集传到OBS桶后,再将数据集迁移至SFS。 在本机机器上运行,通过obsutil工具将本地数据集传到OBS桶。 # 将本地数据传至OBS中 # ./obsutil cp ${数据集所在的本地文件夹路径}
使用ModelArts VS Code插件调试训练ResNet50图像分类模型 应用场景 Notebook等线上开发工具工程化开发体验不如IDE,但是本地开发服务器等资源有限,运行和调试环境大多使用团队公共搭建的CPU或GPU服务器,并且是多人共用,这带来一定的环境搭建和维护成本
VS Code ToolKit连接Notebook 本节介绍如何在本地使用ModelArts提供的VS Code插件工具VS Code ToolKit,协助用户完成SSH远程连接Notebook。 VS Code ToolKit功能介绍 前提条件 已下载并安装VS Code。详细操作请参考安装VS
falcon-11B glm4-9b LLM开源大模型基于DevServer适配ModelLinkPyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于DevServer适配LLamaFactory PyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch
方式一(推荐使用):在创建我的算法时,需要在“代码目录”下放置相应的文件或安装包。 请根据依赖包的类型,在代码目录下放置对应文件: 依赖包为开源安装包时 在“代码目录”中创建一个命名为“pip-requirements.txt”的文件,并且在文件中写明依赖包的包名及其版本号,格式为“包名==版本号”。
k代码免费分享给他人使用。 前提条件 在ModelArts的Notebook或者CodeLab中已创建好ipynb文件,开发指导可参见开发工具。 发布Notebook 登录ModelArts管理控制台。 进入JupyterLab页面,在待分享的ipynb文件右侧,单击“创建分享”按钮,弹出“发布AI
falcon-11B LLM开源大模型基于DevServer适配ModelLinkPyTorch NPU训练指导(6.3.907) LLM开源大模型基于DevServer适配LLamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.907) LLM开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch
falcon-11B glm4-9b LLM开源大模型基于DevServer适配ModelLinkPyTorch NPU训练指导(6.3.908) LLM开源大模型基于DevServer适配LLamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.908) LLM开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch
llama3.2-1b llama3.2-3b LLM开源大模型基于DevServer适配ModelLinkPyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于DevServer适配LLamaFactory PyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch
Gallery数字内容发布协议》和《华为云AI Gallery服务协议》。 单击“发布”。 发布使用容器镜像导入的资产时,后台会进行资产安全扫描,如果扫描发现资产有问题,则资产发布失败并邮件通知发布者。 编辑资产详情 资产发布成功后,发布者可以进入详情页修改该资产的标题、封面图、描述等,让资产更吸引人。
k代码免费分享给他人使用。 前提条件 在ModelArts的Notebook或者CodeLab中已创建好ipynb文件,开发指导可参见开发工具。 发布Notebook 登录ModelArts管理控制台,选择“开发环境 > Notebook”。 打开“运行中”的Notebook实例
return torch._C._cuda_getDeviceCount() > 0 原因分析 nvidia-modprobe是一个Linux工具,用于在系统中加载NVIDIA驱动程序及其相关的内核模块。在Linux系统上安装NVIDIA显卡驱动后,需要通过“nvidia-modpr