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FS Turbo缓存中,并可被下游业务环节继续读取并处理,结果数据可以异步方式导出到关联的OBS对象存储中进行长期低成本存储,从而加速训练场景下加速OBS对象存储中的数据访问 ModelArts Standard模型训练提供便捷的作业管理能力,提升用户模型训练的开发效率 提供算法
常见问题 模型转换失败怎么办? 常见的模型转换失败原因可以通过查询转换失败错误码来确认具体导失败的原因。Stable Diffusion新推出的模型在转换中可能会遇到算子不支持的问题,您可以到华为云管理页面上提交工单来寻求帮助。 图片大Shape性能劣化严重怎么办? 在昇腾设备上,
请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 获取模型权重文件 获取对应模型的权重文件,获取链接参考表1。 权重文件下载有如下几种方式,但不仅限于以下方式: 方法一:网页下载:通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接,即可在模型主页的Files and Version中下载文件。 方法二:huggingfa
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https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct 权重文件下载有如下几种方式,但不仅限于以下方式: 方法一:网页下载:通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接,即可在模型主页的Files and Version中下载文件。 方法二:huggingfa
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训练脚本说明 yaml配置文件参数配置说明 各个模型深度学习训练加速框架的选择 模型NPU卡数取值表 各个模型训练前文件替换 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.907)
Standard训练模型 模型训练使用流程 准备模型训练代码 准备模型训练镜像 创建调试训练作业 创建算法 创建生产训练作业 分布式模型训练 模型训练存储加速 增量模型训练 自动模型优化(AutoSearch) 模型训练高可靠性 管理模型训练作业
ModelArts Lite Server提供不同型号的xPU裸金属服务器,您可以通过弹性公网IP进行访问,在给定的操作系统镜像上可以自行安装加速卡相关的驱动和其他软件,使用SFS或OBS进行数据存储和读取相关的操作,满足算法工程师进行日常训练的需要。请参见弹性裸金属Lite Server。
将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小,重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级,可参考各个模型深度学习训练加速框架的选择,如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1,Deepspeed-ZeR
弹性公网IP直接访问操作服务器。 适用于已经自建AI开发平台,仅有算力需求的用户,提供高性价比的AI算力,并预装主流AI开发套件以及自研的加速插件。 ModelArts Lite-Cluster 面向k8s资源型用户,提供k8s原生接口,用户可以直接操作资源池中的节点和k8s集群。
更多裸金属服务器的介绍请见裸金属服务器 BMS。 xPU xPU泛指GPU和NPU。 GPU,即图形处理器,主要用于加速深度学习模型的训练和推理。 NPU,即神经网络处理器,是专门为加速神经网络计算而设计的硬件。与GPU相比,NPU在神经网络计算方面具有更高的效率和更低的功耗。 密钥对 弹性
PlaceholderType.STR, default="True", description="是否使用jpeg预处理加速算子(仅支持jpeg格式数据),可加速数据读取,提升性能,默认启用。如果数据格式不是jpeg格式,开启数据清洗功能即可使用")) ] )
数值的上溢或下溢,从而提供更好的稳定性和可靠性,在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16:用于深度学习训练和推理过程中,可以加速计算并减少内存的占用,对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难,导致数值的精度损失。 综上
数值的上溢或下溢,从而提供更好的稳定性和可靠性,在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16:用于深度学习训练和推理过程中,可以加速计算并减少内存的占用,对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难,导致数值的精度损失。 综上
uniform_image (统一镜像) 表6 Accelerator 参数 参数类型 描述 type String 加速卡类型,目前共三种: npu gpu none name String 加速卡名称,如SNT9B。 cuda_version String cuda驱动版本。 driver_version_section
ModelArts数据集新建的版本找不到怎么办? 版本列表是可以缩放的,请缩小页面后查找。 单击数据集名称,进入数据集概览页,在概览页选择“版本管理”,可对页面进行缩小。 父主题: Standard数据准备
在ModelArts训练得到的模型欠拟合怎么办? 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项,增加决策树的深度,增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法,使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归,用随机森林来代替决策树。 增加更