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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。命令如下: cd /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AscendSpeed; sh ./scripts/install
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
execution_code 否 String 执行代码存放的OBS地址,默认值为空,名称固定为“customize_service.py”。推理代码文件需存放在模型“model”目录。该字段不需要填,系统也能自动识别出model目录下的推理代码。公共参数 source_job_id 否 String
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
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
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
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。
创建桶不收取费用,按实际使用的存储容量和时长收费 弹性文件服务SFS Turbo 使用专属资源池进行训练时,支持挂载多个弹性文件服务SFS Turbo。用于存储模型训练的代码及输入输出数据。 具体费用可参见弹性文件服务价格详情。 按需计费 包年/包月 按文件系统所占用的存储空间容量和使用时长收费 存储空间费用=每GB费率*存储容量*使用时长
sh文件会安装必要的依赖包以及下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码。若Notebook环境挂载了SFS Turbo,则源码文件会下载至SFS Turbo中。最后选择Notebook中“保存镜像”,则可以得到新的镜像环境。 若用户希望修改源码,则需要在Notebook环境中直接访问并编辑源码文件。
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:
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
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
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。
// Base64 encode return new String(Base64.encodeBase64(data)); } } 使用base64编码方式,需要在模型推理代码中增加对请求体解码的代码。 输入为文本格式(json类型) // Package
signature_defs: signature.append(signature_def) if len(signature) == 1: model_signature = signature[0]