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copy_parallel(local_output_path, args.train_url) 新版训练中,用户配置输入输出数据,无需书写下载数据的代码,在代码中把arg.data_url和arg.train_url当做本地路径即可,详情参考开发自定义脚本。 #解析命令行参数 import argparse
当开发者对希望对模型进行开发和训练,AI Gallery为零基础开发者,提供无代码开发工具,快速推理、部署AI应用;为具备基础代码能力的开发者,AI Gallery将复杂的模型、数据及算法策略深度融合,构建了一个高效协同的模型体验环境,让开发者仅需几行代码即可调用任何模型,大幅度降低了模型开发门槛。 充足澎
数据同步。通过OBS与SFS Turbo存储联动,可以将最新的训练数据导入到SFS Turbo,然后在训练作业中挂载SFS Turbo到容器对应ckpt目录,实现分布式读取训练数据文件。 创建SFS Turbo文件系统前提条件: 创建SFS Turbo文件系统前,确认已有可用的VPC。
镜像 容器镜像选择上一步上传到SWR的镜像。 代码目录 必填,选择训练代码文件所在的OBS目录。 需要提前将代码上传至OBS桶中,目录内文件总大小要小于或等于5GB,文件数要小于或等于1000个,文件深度要小于或等于32。 训练代码文件会在训练作业启动的时候被系统自动下载到训练容
放数据和代码)”。 单机多卡:中等数据量(50G左右训练数据)、中等算力场景(8卡Vnt1),存储方案推荐使用“SFS(存放数据和代码)”。 多机多卡:大数据量(1T训练数据)、高算力场景(4台8卡Vnt1),存储方案推荐使用“SFS(存放数据)+普通OBS桶(存放代码)”,采用分布式训练。
RC2 如果用到CCE,版本要求是CCE Turbo v1.25及以上 软件包获取地址 软件包名称 软件包说明 获取地址 AscendCloud-3rdLLM-6.3.905-20240611214128.zip 三方大模型训练和推理代码包 获取路径:Support-E 说明:
建议使用官方提供的镜像部署推理服务。镜像地址{image_url}获取请参见表2。 docker pull {image_url} Step3 上传代码包和权重文件 上传安装依赖软件推理代码AscendCloud-3rdLLM-xxx.zip和算子包AscendCloud-OPP-xxx.zip到容器中,包获取路径请参见表1。
由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包,如果直接使用基础镜像进行训练,每次创建训练作业时,训练作业的图1中都需要执行 install.sh文件,来安装依赖以及下载完整代码。 以创建llama2-13b预训练作业为例,执行脚本0_pl_pretrain_13b.sh时,命令如下: cd /home/ma-us
由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包,若直接使用基础镜像进行训练,每次创建训练作业时,训练作业的图1中都需要执行 install.sh 文件,来安装依赖以及下载完整代码。 以创建llama2-13b预训练作业为例,执行脚本0_pl_pretrain_13b.sh时,命令如下: cd /home/ma-us
ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型,不需要代码编写和模型开发经验。只需三步,标注数据、自动训练、部署模型,即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理
选择和模型自动调优的自动学习功能,让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。 ModelArts自动学习,为入门级用户提供AI零代码解决方案 支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景 自动执行模型开发、训练、调优和推理机器学习的端到端过程 根据最终部署环境和开发者
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型(包括llama2、llama3、Qwen、Qwen1.5 ......)的训练脚本,并可通过统一的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型(包括llama2、llama3、Qwen、Qwen1.5 ......)的训练脚本,并可通过统一的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data
本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的DevServer环境中,使用NPU卡训练Wav2Lip模型。本文档中提供的Wav2Lip模型,是在原生Wav2Lip代码基础上适配后的模型,可以用于NPU芯片训练。 Wav2Lip是一种基于对抗生成网络的由语音驱动的人脸说话视频生成模型。主要应用于数字人场景
部分情况下也需要查看GPU训练时的堆栈信息来排除GPU和NPU是否执行的不同逻辑代码。这种情况可以根据NPU Name在dump阶段生成的.pkl文件中查找。在ptdbg-ascend中,有支持使用API接口parse堆栈信息的方式,代码如下: # compare.py from ptdbg_ascend
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。若未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 若用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型(包括llama2、llama3、Qwen、Qwen1.5 ......)的训练脚本,并可通过统一的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data
镜像健康检查配置问题 AI应用健康检查配置问题 解决方法 根据容器日志进行排查,查看健康检查接口失败的具体原因。 镜像健康检查配置问题,需修复代码后重新制作镜像创建AI应用后部署服务。了解镜像健康接口配置请参考模型配置文件编写说明中health参数说明。 AI应用健康检查配置问题,需