检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
Gallery中的资产,AI Gallery会做统一的保存管理。 对于文件类型的资产,AI Gallery会将资产保存在AI Gallery官方的OBS桶内。 对于镜像类型的资产,AI Gallery会将资产保存在AI Gallery官方的SWR仓库内。 对于用户提供的一些个人信息,AI
请确保训练作业已运行成功,且模型已存储至训练输出的OBS目录下(输入参数为train_url)。 针对使用常用框架或自定义镜像创建的训练作业,需根据模型包结构介绍,将推理代码和配置文件上传至模型的存储目录中。 确保您使用的OBS目录与ModelArts在同一区域。 创建模型操作步骤
本次批量服务的任务结束时间。 描述 您可以单击编辑按钮,添加服务描述。 输入数据目录位置 本次批量服务中,输入数据的OBS路径。 输出数据目录位置 本次批量服务中,输出数据的OBS路径。 模型名称&版本 本次批量服务所使用的模型名称及版本。 运行日志输出 默认关闭,批量服务的运行日志仅存放在ModelArts日志系统。
python main.py -a resnet50 -b 128 --epochs 5 dog_cat_1w/ 此处的“demo”为用户自定义的OBS存放代码路径的最后一级目录,可以根据实际修改。 资源池:在“专属资源池”页签选择GPU规格的专属资源池。 规格:选择单GPU规格。 单击“
类模型给出的调优建议较多,LLM类建议稍少,但是总体都有性能提升,实测大约可提升10%~30%的性能,并且已经在多个迁移性能调优项目中实际应用。 父主题: PyTorch迁移性能调优
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+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 Cluster上的训练方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于企业客户,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。
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+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 Cluster上的训练方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于企业客户,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。
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+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 Cluster上的训练方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于企业客户,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。
t.json" 同时也可以为“dict”类型的变量 ,如: data = { "is_training": "False", "observations": [[1,2,3,4]], "default_policy/eps:0" : "0.0" } path 否 String
是否支持预览。可选值如下: true:支持预览 false:不支持预览 process_parameter 否 String 图像缩略设置,同OBS缩略图设置,详见OBS缩略图设置。如:image/resize,m_lfit,h_200表示等比缩放目标缩略图并设置高度为200像素。 sample_state
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+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 Server上的预训练和全量微调方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+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 Server上的预训练和全量微调方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案
根据config.yaml启动作业 启动作业命令如下。首先会根据config.yaml创建pod,继而在pod容器内自动启动训练作业。 kubectl apply -f config.yaml 启动后,可通过以下命令获取所有已创建的pod信息。若pod已全部启动,则状态为:Running。 kubectl
根据config.yaml启动作业 启动作业命令如下。首先会根据config.yaml创建pod,继而在pod容器内自动启动训练作业。 kubectl apply -f config.yaml 启动后,可通过以下命令获取所有已创建的pod信息。若pod已全部启动,则状态为:Running。 kubectl
根据config.yaml启动作业 启动作业命令如下。首先会根据config.yaml创建pod,继而在pod容器内自动启动训练作业。 kubectl apply -f config.yaml 启动后,可通过以下命令获取所有已创建的pod信息。若pod已全部启动,则状态为:Running。 kubectl
准备Notebook ModelArts Notebook云上云下,无缝协同,更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看Notebook使用场景介绍。本案例中使用ModelArts的开发环境Notebook部署推理服务进行调试,请按照以下步骤完成Notebook的创建。
准备Notebook ModelArts Notebook云上云下,无缝协同,更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看Notebook使用场景介绍。本案例中使用ModelArts的开发环境Notebook部署推理服务进行调试,请按照以下步骤完成Notebook的创建。
准备Notebook ModelArts Notebook云上云下,无缝协同,更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看Notebook使用场景介绍。本案例中使用ModelArts的开发环境Notebook部署推理服务进行调试,请按照以下步骤完成Notebook的创建。
准备Notebook ModelArts Notebook云上云下,无缝协同,更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看Notebook使用场景介绍。本案例中使用ModelArts的开发环境Notebook部署推理服务进行调试,请按照以下步骤完成Notebook的创建。
表1列举了ModelArts Studio大模型即服务平台支持的模型清单,模型详细信息请查看界面介绍。 表1 模型广场的模型系列介绍 模型系列 模型类型 应用场景 支持语言 GLM-4 文本生成 对话问答、长文本推理、代码生成 中文、英文 ChatGLM3 文本生成 对话问答、数学推理、代码生成