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创建导入任务 支持从OBS中导入新的数据,导入方式包括目录导入和Manifest文件导入。 dataset.import_data(path=None, anntation_config=None, **kwargs) 不同类型的数据集支持的导入方式如表1所示。 表1 不同数据集支持的导入方式
在Notebook中如何查看GPU使用情况 创建Notebook时,当您选择的类型为GPU时,查看GPU使用情况具体操作如下: 登录ModelArts管理控制台,选择“开发空间>Notebook”。 在Notebook列表中,单击目标Notebook“操作”列的“打开”,进入“Jupyter”开发页面。
使用SmoothQuant量化工具转换权重 SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见表1。 本章节介绍如何在Notebook使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。
使用SmoothQuant量化 SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。
使用SmoothQuant量化 SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。
使用SmoothQuant量化 SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。
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 Lite Server上的预训练和全量微调方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案
准备Notebook ModelArts Notebook云上云下,无缝协同,更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看开发环境介绍。本案例中使用ModelArts的开发环境Notebook部署推理服务进行调试,请按照以下步骤完成Notebook的创建。 登录M
Finetune训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的Finetune训练过程。Finetune是指在已经训练好的模型基础上,使用新的数据集进行微调(fine-tuning)以优化模型性能。 启动SD1.5 Finetune训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。
免费资产和商用资产 AI Gallery既有免费分享的AI资产,也有商业售卖的AI资产。 免费资产无需支付费用,只需要支付在使用过程中消耗的硬件资源,硬件资源费用将根据实际使用情况由华为云ModelArts等管理控制台向使用方收取。 当前支持免费分享和订阅的资产类型有:Noteb
更新MaaS模型服务的模型权重 场景描述 在使用大型模型进行推理任务时,需定期对模型进行迭代和优化。为适应模型权重的更新和迭代,必须对已部署的服务执行相应的升级操作,以确保服务使用的是最新模型。 ModelArts Studio大模型即服务平台支持滚动升级模型权重,允许模型服务在
修改MaaS模型服务 场景描述 表1 支持的修改任务 修改任务 任务介绍 参考信息 修改流量限制QPS ModelArts Studio大模型即服务平台支持手动修改模型服务的实例流量限制QPS,该操作不会影响部署服务的正常运行。 修改QPS 扩缩容实例数 ModelArts St
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 Lite Cluster上的训练方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于企业客户,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。
在Notebook中,如何访问其他账号的OBS桶? 创建Notebook时选择OBS存储,这种情况下只能访问到自己账号下的桶,无法访问到其他账号的OBS桶。 如果需要在Notebook中,访问其他账号的OBS文件,前提是,需获取目标OBS桶的读写权限。 首先,请联系OBS桶的创建
提交训练作业时,出现xxx isn't existed in train_version错误 问题现象 提交训练作业时,出现xxx isn't existed in train_version错误,如下所示。 图1 xxx isn't existed in train_version错误
训练模型时引用依赖包,如何创建训练作业? ModelArts支持训练模型过程中安装第三方依赖包。在训练代码目录下放置“pip-requirements.txt”文件后,在训练启动文件被执行前系统会执行如下命令,以安装用户指定的Python Packages。 pip install
通过OBS导入模型时,如何编写打印日志代码才能在ModelArts日志查询界面看到日志 问题现象 用户通过OBS导入模型时,选择使用基础镜像,用户自己编写了部分推理代码实现自己的推理逻辑,出现故障后希望通过故障日志排查定位故障原因,但是通过logger打印日志无法在“在线服务”的日志中查看到部分内容。
Finetune训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的Finetune训练过程。Finetune是指在已经训练好的模型基础上,使用新的数据集进行微调(fine-tuning)以优化模型性能。 启动SD1.5 Finetune训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。
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。
日志提示“Please upgrade numpy to >= xxx to use this pandas version” 问题现象 在安装其他包的时候,有依赖冲突,对numpy库有其他要求,但是发现numpy卸载不了。出现如下类似错误: your numpy version