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训练网络迁移总结 确保算法在GPU训练时,持续稳定可收敛。避免在迁移过程中排查可能的算法问题,并且要有好的对比标杆。如果是NPU上全新开发的网络,请参考PyTorch迁移精度调优排查溢出和精度问题。 理解GPU和NPU的构造以及运行的差别,有助于在迁移过程中分析问题并发挥NPU的优势
VS Code手动连接Notebook 本地IDE环境支持PyCharm和VS Code。通过简单配置,即可用本地IDE远程连接到ModelArts的Notebook开发环境中,调试和运行代码。 本章节介绍基于VS Code环境访问Notebook的方式。 前提条件 已下载并安装VS
Standard模型部署 ModelArts Standard提供模型、服务管理能力,支持多厂商多框架多功能的镜像和模型统一纳管。 通常AI模型部署和规模化落地非常复杂。 例如,智慧交通项目中,在获得训练好的模型后,需要部署到云、边、端多种场景。如果在端侧部署,需要一次性部署到不同规格
依赖和委托 功能依赖 功能依赖策略项 您在使用ModelArts的过程中,需要和其他云服务交互,比如需要在提交训练作业时选择指定数据集OBS路径和日志存储OBS路径。因此管理员在为用户配置细粒度授权策略时,需要同时配置依赖的权限项,用户才能使用完整的功能。 如果您使用根用户(与账户同名的缺省子用户
状态码 状态码如表1那所示。 表1 状态码 状态码 编码 状态码说明 100 Continue 继续请求。 这个临时响应用来通知客户端,它的部分请求已经被服务器接收,且仍未被拒绝。 101 Switching Protocols 切换协议。只能切换到更高级的协议。 例如,切换到HTTP
如何保证训练和调试时文件路径保持一致 云上挂载路径 Notebook中挂载SFS后,SFS默认在“/home/ma-user/work”路径下。在创建训练作业时,设置SFS Turbo的“云上挂载路径”为“/home/ma-user/work”,使得训练环境下SFS也在“/home
创建Notebook实例 在开始进行模型开发前,您需要创建Notebook实例,并打开Notebook进行编码。 背景信息 Notebook使用涉及到计费,具体收费项如下: 处于“运行中”状态的Notebook,会消耗资源,产生费用。根据您选择的资源不同,收费标准不同,价格详情请参见产品价格详情
“输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。 说明: “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。
“输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。 说明: “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。
SDXL基于Standard适配PyTorch NPU的LoRA训练指导(6.3.908) Stable Diffusion(简称SD)是一种基于扩散过程的图像生成模型,应用于文生图场景,能够帮助用户生成图像。SDXL LoRA是指在已经训练好的SDXL模型基础上,使用新的数据集进行
模型适配 MindSpore Lite是华为自研的推理引擎,能够最大化地利用昇腾芯片的性能。在使用MindSpore Lite进行离线推理时,需要先将模型转换为mindir模型,再利用MindSpore Lite作为推理引擎,将转换后的模型直接运行在昇腾设备上。模型转换需要使用converter_lite
ECS获取和上传基础镜像 Step1 创建镜像组织 在SWR服务页面创建镜像组织。 图1 创建镜像组织 Step2 登录ECS服务器 根据创建ECS服务器创建完成ECS服务器后,单击“远程登录”,可使用华为CloudShell远程登录如图所示。后续安装Docker、获取镜像、构建镜像等操作均在该
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在线服务和边缘服务有什么区别? 在线服务 将模型部署为一个Web服务,您可以通过管理控制台或者API接口访问在线服务。 边缘服务 云端服务是集中化的离终端设备较远,对于实时性要求高的计算需求,把计算放在云上会引起网络延时变长、网络拥塞、服务质量下降等问题。而终端设备通常计算能力不足
精度问题处理 设置高精度并重新转换模型 在转换模型时,默认采用的精度模式是fp16,如果转换得到的模型和标杆数据的精度差异比较大,可以使用fp32精度模式提升模型的精度(精度模式并不总是需要使用fp32,因为相对于fp16,fp32的性能较差。因此,通常只在检测到某个模型精度存在问题时
训练作业失败,如何使用开发环境调试训练代码? 在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VsCode)联接云上环境调试请参考使用本地
步骤总览 单机单卡 资源购买: 购买对象存储服务OBS 购买容器镜像服务SWR 创建网络 购买ModelArts专属资源池 基本配置: 权限配置 obsutils安装和配置 (可选)工作空间配置 训练: 线下容器镜像构建及调试 上传镜像 上传数据和算法至OBS(首次使用时需要) 使用
VS Code连接Notebook方式介绍 Visual Studio Code (VS Code) 是一个流行的代码编辑器,它支持多种编程语言和开发环境。支持通过VS Code连接和使用Jupyter Notebook。 当用户创建完成支持SSH的Notebook实例后,使用VS
创建训练任务 登录ModelArts管理控制台,检查当前账号是否已完成访问授权的配置。如果未完成,请参考使用委托授权针对之前使用访问密钥授权的用户,建议清空授权,然后使用委托进行授权。 在左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”,默认进入“训练作业”列表。单击“创建训练作业”进入创建训练作业页面