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场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持
用户AK-SK认证模式 本模式支持OBS管理、训练管理、模型管理、服务管理模块的鉴权。 示例代码 1 2 from modelarts.session import Session session = Session(access_key='***',secret_key='***
使用SDK调测多机分布式训练作业 代码中涉及到的OBS路径,请用户替换为自己的实际OBS路径。 代码是以PyTorch为例编写的,不同的AI框架之间,整体流程是完全相同的,仅需修改7和11中的 framework_type参数值即可,例如:MindSpore框架,此处framework_type
发布免费模型 在AI Gallery中,您可以个人开发的模型免费分享给他人使用,包括ModelArts模型和HiLens技能。 前提条件 如果是发布ModelArts模型,已经在ModelArts的“AI应用管理”中准备好待发布的模型。在“AI应用管理”界面创建或发布模型的相关操作请参见管理
场景介绍 方案概览 本文档介绍了在ModelArts的Standard上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程,利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件,为用户提供推理部署方案
查询服务列表 获取当前用户服务列表。 示例代码 在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 场景1:查询当前用户所有服务 1 2 3 4 5 6 from modelarts.session
使用llm-compressor工具量化 当前版本使用llm-compressor工具量化仅支持Deepseek-v2系列模型的W8A8量化。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源量化工具llm-compressor量化模型权重,然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下:
ModelArts昇腾迁移调优工具总览 ModelArts集成了多个昇腾迁移调优工具,方便您在ModelArts平台环境中进行训练推理迁移、精度调试、性能调优等工作,您可在下表中查看当前ModelArts支持的昇腾迁移调优工具及对应指导。 表格中的部分工具已集成到ModelArts
使用llm-compressor工具量化 当前版本使用llm-compressor工具量化仅支持Deepseek-v2系列模型的W8A8量化。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源量化工具llm-compressor量化模型权重,然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下:
使用llm-compressor工具量化 当前版本使用llm-compressor工具量化仅支持Deepseek-v2系列模型的W8A8量化。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源量化工具llm-compressor量化模型权重,然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下:
开发环境的应用示例 本节通过调用一系列API,以创建开发环境实例为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 创建开发环境实例的流程如下: 调用认证鉴权接口获取用户Token,在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调用查询支持的镜像列表接口查看开发环境的镜像类型和版本
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架LlamaFactory+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite Server上的不同训练阶段方案,包括指令监督微调、DPO偏好训练、RM奖励模型训练、PPO强化训练方案。 DPO(Direct
ascendfactory-cli方式启动(推荐) 相对于之前demo.sh方式启动(历史版本)的启动方式,本章节新增了通过benchmark工具启动训练的方式。此方式训练完成后json日志或打屏日志直接打印性能结果,免于计算,方便用户验证发布模型的质量。并且新的训练方式将统一管理训练日志
发布和管理AI Gallery项目 在AI Gallery中,您可以将个人开发的Notebook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
查询服务对象列表 获取当前用户服务对象列表。 示例代码 在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 场景1:查询当前用户所有服务对象 1 2 3 4 5 6 from modelarts.session
开发Workflow的核心概念介绍 Workflow Workflow是一个有向无环图(Directed Acyclic Graph,DAG),由节点和节点之间的关系描述组成。 图1 Workflow介绍 节点与节点之间的依赖关系由单箭头的线段来表示,依赖关系决定了节点的执行顺序,