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handler-name参数说明 数据集预处理中 --handler-name 都会传递参数,用于构建实际处理数据的handler对象,并根据handler对象对数据集进行解析。文件路径在:ModelLink/modellink/data/data_handler.py。 基类BaseDatasetHandler解析
通过SSH工具远程使用Notebook 本节操作介绍在Windows环境中使用PuTTY SSH远程登录云上Notebook实例的操作步骤。 前提条件 创建一个Notebook实例,并开启远程SSH开发,配置远程访问IP白名单。该实例状态必须处于“运行中”,具体参见创建Notebook实例章节。
安全边界 云服务的责任共担模型是一种合作方式,其中云服务提供商和云服务客户共同承担云服务的安全和合规性责任。这种模型是为了确保云服务的安全性和可靠性而设计的。 根据责任共担模型,云服务提供商和云服务客户各自有一些责任。云服务提供商负责管理云基础架构,提供安全的硬件和软件基础设施,
网络调整公告 ModelArts针对网络进行安全加固和优化,新的网络模式可以为用户的资源提供更好的隔离性,提升云上资源的安全。为保障您的网络安全,建议您后续使用新网络创建Standard资源池。 表1 上线局点 上线局点 上线时间 华东二 2024年10月29日 20:00 父主题:
面上,单击“查看所有”,可以看到IAM项目下所有子账号创建的Notebook实例 。配置该权限后,也可以在Notebook中访问子账号的OBS、SWR等。 使用主用户账号登录ModelArts管理控制台,单击右上角用户名,在下拉框中选择“统一身份认证”,进入统一身份认证(IAM)服务。
SD WebUI推理方案概览 本文档主要介绍如何在ModelArts的DevServer和ModelArts Standard环境上部署Stable Diffusion的WebUI套件,使用NPU卡进行推理。 约束限制 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
168.20.2 slots=1 NCCL环境变量说明: NCCL_IB_GID_INDEX=3 :数据包走交换机的队列4通道,这是RoCE协议标准。 NCCL_IB_TC=128 :使用RoCE v2协议,默认使用RoCE v1,但是v1在交换机上没有拥塞控制,可能会丢包,而且后续的交换机不会支持v1,会导致无法运行。
查看Lite Server服务器详情 在您创建了Lite Server服务器后,可以通过管理控制台查看和管理您的Lite Server服务器。本节介绍如何查看Lite Server服务器的详细信息,包括名称/ID、规格、镜像等信息。 在弹性节点Server的节点列表页中,可以查看
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架LlamaFactory+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite DevServer上的不同训练阶段方案,包括指令监督微调、DPO偏好训练、RM奖励模型训练、PPO强化训练方案。 DPO(Direct
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架LlamaFactory+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite DevServer上的不同训练阶段方案,包括指令监督微调、DPO偏好训练、RM奖励模型训练、PPO强化训练方案。 DPO(Direct
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架LlamaFactory+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite DevServer上的微调方案,包括SFT全参微调、LoRA微调、DPO训练方案。 DPO(Direct Preference
handler-name参数说明 数据集预处理中 --handler-name 都会传递参数,用于构建实际处理数据的hanler对象,并根据handler对象对数据集进行解析。文件路径在:ModelLink/modellink/data/data_handler.py。 基类BaseDatasetHandler解析
handler-name参数说明 数据集预处理中 --handler-name 都会传递参数,用于构建实际处理数据的hanler对象,并根据handler对象对数据集进行解析。文件路径在:ModelLink/modellink/data/data_handler.py。 基类BaseDatasetHandler解析
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
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
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架LlamaFactory+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite DevServer上的不同训练阶段方案,包括指令监督微调、DPO偏好训练、RM奖励模型训练、PPO强化训练方案。 DPO(Direct
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
日志提示"write line error" 问题现象 在程序运行过程中,刷出大量错误日志“[ModelArts Service Log]modelarts-pipe: write line error”。并且问题是必现问题,每次运行到同一地方的时候,出现错误。 原因分析 出现该问题的可能原因如下:
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/ma-user/work”路径下。
script装饰器,torch_npu能采到数据,而GPU上则不行的原因为:@torch.jit.script装饰器会将装饰函数作为ScriptFunction对象返回,不会产生dump数据。而目前该装饰器在torch_npu下不生效,NPU会按照普通函数执行,因此能够采集到数据。从精度对比角度考虑,先删除@torch