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flavor String 实例的机器规格,缺省时返回全部类型。现在支持的有: modelarts.vm.cpu.free modelarts.vm.gpu.free flavor_details Object 规格详情,用于展示规格信息,以及查询规格是否售罄。请参见表16。 status
参数说明 -t / --flavor-type String 否 资源规格类型,如果不指定默认返回所有的资源规格。 -v / --verbose Bool 否 显示详细的信息开关,默认关闭。 示例:查看训练作业的资源规格及类型。 ma-cli ma-job get-flavor 使用ma-cli
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard。资源规格需要使用专属资源池中的昇腾Snt9B资源,请参考创建资源池购买资源。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 专属资源池驱动检查 登录ModelArts控制台,单击“专属资源池
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard。资源规格需要使用专属资源池中的昇腾Snt9B资源,请参考创建资源池购买资源。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 专属资源池驱动检查 登录ModelArts控制台,单击“专属资源池
节点池中的资源信息列表,包括资源规格和相应规格的资源数量,自定义配置等。 表5 PoolResource 参数 是否必选 参数类型 描述 flavor 是 String 资源规格名称,比如:modelarts.vm.gpu.t4u8。 count 是 Integer 规格保障使用量。 maxCount
候进行调用 模型基类NewBertForXXX:该类承自NewBertPreTrainedModel。 该类可用于执行AI Gallery工具链服务,此处以文本问答(Question Answering)的任务类型为例: class NewBertForQuestionAnswe
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Standard是面向AI开发者的一站式开发平台,提供了简洁易用的管理控制台,包含自动学习、数据管理、开发环境、模型训练、模型管理、部署上线等端到端的AI开发工具链。 Standard的自动学习可以帮助用户零代码构建AI模型。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模
包月购买。 (建议不小于2U8G,本地存储空间100G,带EIP全动态BGP,按流量10M带宽) × 表2 开源数据集训练效率参考 算法及数据 资源规格 Epoch数 运行时长(hh:mm:ss) 算法:PyTorch官方针对ImageNet的样例 数据:ImageNet分类数据子集 1机1卡Vnt1
节点池中的资源信息列表,包括资源规格和相应规格的资源数量,自定义配置等。 表6 PoolResource 参数 参数类型 描述 flavor String 资源规格名称,比如:modelarts.vm.gpu.t4u8。 count Integer 规格保障使用量。 maxCount
节点池中的资源信息列表,包括资源规格和相应规格的资源数量,自定义配置等。 表5 PoolResource 参数 参数类型 描述 flavor String 资源规格名称,比如:modelarts.vm.gpu.t4u8。 count Integer 规格保障使用量。 maxCount
实例说明,长度限制为512字符,不可包含特殊字符&<>"'/,缺省值为空。 flavor 是 String 实例的机器规格。实际支持规格以具体区域为准。如果您需要使用默认规格之外的其他规格,请提交工单修改规格。 spec 是 Object 实例定义,当前仅支持Notebook,如表3所示。 workspace
据业务类型和需求购买套餐包。 为避免出现因购买套餐和使用套餐不一致产生多余计费的问题出现, 建议您注意核对在使用的套餐包资源规格是否和购买的套餐包资源规格一致。 父主题: 计费相关
修改。 资源池:选择公共资源池 类型:选择GPU或者CPU规格。 永久保存日志:打开 作业日志路径:设置为OBS中存放训练日志的路径。例如:“obs://test-modelarts/pytorch/log/” 在“规格确认”页面,确认训练作业的参数信息,确认无误后单击“提交”。
据业务类型和需求购买套餐包。 为避免出现因购买套餐和使用套餐不一致产生多余计费的问题出现, 建议您注意核对在使用的套餐包资源规格是否和购买的套餐包资源规格一致。 父主题: 计费FAQ
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard。资源规格需要使用专属资源池中的昇腾Snt9B资源,请参考创建资源池购买资源。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 专属资源池驱动检查 登录ModelArts控制台,单击“专属资源池
在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放数据,例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹training_data。 利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构: obs://<bucket_name>/training_data
此处的“demo”为用户自定义的OBS存放代码路径的最后一级目录,可以根据实际修改。 资源池:在“专属资源池”页签选择GPU规格的专属资源池。 规格:选择单GPU规格。 单击“提交”,在“信息确认”页面,确认训练作业的参数信息,确认无误后单击“确定”。 训练作业创建完成后,后台将自动完
“输出路径”是存储自动学习在运行过程中所有产物的路径。 “训练规格” 选择自动学习训练节点所使用的资源规格,以实际界面显示为准,将会根据不同的规格计费。 说明: 只有北京四区域支持限时免费规格。 如果您购买了套餐包,可优先选择您对应规格的套餐包,在“配置费用”处会显示您的套餐余量,以及超出
镜像:在“自定义镜像”页签选择已上传的自定义镜像。 资源类型:按实际情况选择已创建的专属资源池。 规格:选择8卡GPU规格,“run.sh”文件中默认MA_NUM_GPUS为8卡,因此选择notebook规格时需要与MA_NUM_GPUS默认值相同。 存储配置:选择“弹性文件服务SFS”作为存储位置。子目录