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、代码上传、提交训练作业、将训练日志获取到本地展示等,用户只需要专注于本地的代码开发即可。 本章节介绍了使用PyCharm Toolkit如何连接Notebook。 视频介绍 使用限制 当前仅支持2019.2-2023.2之间(包含2019.2和2023.2)版本,包括社区版和专业版。
其他加速框架或ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器、NPU节点数及其他配置。 具体优化工具使用说明可参考如何选择最佳性能的zero-stage和-offloads。 父主题: 训练脚本说明
AOE自动调优更多介绍可参考Ascend转换工具功能说明。 自动高性能算子生成工具 自动高性能算子生成工具AKG(Auto Kernel Generator),可以对深度神经网络模型中的算子进行优化,并提供特定模式下的算子自动融合功能,可提升在昇腾硬件后端上运行模型的性能。 AKG的配置也是在模型转换阶段进行配置(
如果使用Server资源,请参考Lite Server资源开通,购买Server资源,并确保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.2
aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net
全参微调:直接在模型上训练,影响模型全量参数的微调训练,效果较好,收敛速度较慢,训练时间较长。 LoRA微调:冻结原模型,通过往模型中加入额外的网络层,并只训练这些新增的网络层参数,效果接近或略差于全参训练,收敛速度快,训练时间短。 增量预训练:在现有预训练模型基础上,利用新数据或特定领域的数据增强
计费样例 计费场景一 某用户于2023/03/18 15:30:00使用一个按需计费的公共资源池进行训练,规格配置如下: 规格:CPU: 8 核 32GB (modelarts.vm.cpu.8ud) 计算节点个数:1个 用了一段时间后,于2023/03/20 10:30:00停
证书信息,请参见表23。 表23 credential字段数据结构说明 参数 参数类型 说明 ssh_private_key String ssh私有证书。 access_token String GitHub的oauth token。 请求示例 如下以查询开发环境类型为Notebook的实例列表为例。
AI Gallery简介 AI Gallery算法、镜像、模型、Workflow等AI数字资产的共享,为高校科研机构、AI应用开发商、解决方案集成商、企业级/个人开发者等群体,提供安全、开放的共享及交易环节,加速AI资产的开发与落地,保障AI开发生态链上各参与方高效地实现各自的商业价值。
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准备数据 准备训练数据,可以用本案使用的数据集,也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 训练 预训练/微调 介绍如何进行训练,包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch
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LoRA、QLoRA,本文档主要支持全参数(Full)和LoRA。 LoRA(Low-Rank Adaptation): 这种策略主要针对如何在保持模型大部分参数固定的同时,通过引入少量可训练参数来调整模型以适应特定任务。 全参训练(Full):这种策略主要对整个模型进行微调。这
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inf_cluster_id String 专属集群ID,默认为空,不使用专属集群;使用专属集群部署服务时需确保集群状态正常;配置此参数后,则使用集群的网络配置,vpc_id参数不生效。 inf_config_list Array of InfConfig objects 运行推理任务需要的配置列表,可选填,默认为空。
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