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考表1按照实际需求修改。 表1 必须修改的训练超参配置 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/work/training_data/alpaca_gpt4_data.json 必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。
查看日志和性能 单击作业详情页面,则可查看训练过程中的详细信息。 图1 查看训练作业 在作业详情页的日志页签,查看最后一个节点的日志,其包含“elapsed time per iteration (ms)”数据,可换算为tokens/s/p的性能数据。 吞吐量(tokens/s/p):global
目前不支持的AI引擎,可以通过自定义镜像的方式将编写的模型镜像导入ModelArts,创建为模型,用于部署服务。 从AI Gallery订阅模型:ModelArts的AI Gallery中提供了大量免费的模型供用户一键部署,您可订阅AI Gallery上的模型进行AI体验学习。 推理支持的AI引擎
管理批量服务生命周期 启动服务 您可以对处于“运行完成”、“异常”和“停止”状态的服务进行启动操作,“部署中”状态的服务无法启动。启动服务,当服务处于“运行中”状态后,ModelArts将开始计费。您可以通过如下方式启动服务: 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择
创建单机多卡的分布式训练(DataParallel) 本章节介绍基于PyTorch引擎的单机多卡数据并行训练。 MindSpore引擎的分布式训练参见MindSpore官网。 训练流程简述 单机多卡数据并行训练流程介绍如下: 将模型复制到多个GPU上 将一个Batch的数据均分到每一个GPU上
步骤一:打通VPC 通过打通VPC,可以方便用户跨VPC使用资源,提升资源利用率。 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏中选择“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”,在“网络”页签,单击网络列表中某个网络操作列的“打通VPC”。 图1 打通VPC 在打通VPC弹
如何解决“在IOS系统里打开ModelArts的Notebook,字体显示异常”的问题? 问题现象 在IOS系统里打开ModelArts的Notebook时,字体显示异常。 解决方法 设置Terminal的“fontFamily”为“Menlo”。 操作步骤 登录ModelArt
可以两个账号同时进行一个数据集的标注吗? 可以多人同时标注,但多人同时对同一张图片标注的话,只会以最后一个保存的人的标注结果为最终标注结果。建议轮流标注并及时保存标注结果。 父主题: Standard数据管理
置训练的输出参数名称(一般设置为“train_url”),以及输出数据的存储位置。 训练作业运行成功之后,在训练作业列表中,您可以单击作业名称,查看该作业的详情。在“日志”页签搜索输入输出参数名称获取参数信息。 如果需在训练中获取“train_url”、“data_url”和“t
在ModelArts创建分布式训练时如何设置NCCL环境变量? ModelArts训练平台预置了部分NCCL环境变量,如表1所示。这些环境变量建议保持默认值。 表1 预置的环境变量 环境变量 说明 NCCL_SOCKET_IFNAME 指定通信的网卡名称。 NCCL_IB_GID_INDEX
nvidia-fabricmanager 发现nvidia-fabricmanager的服务为failed状态,尝试重新启动nvidia-fabricmanager失败,且提示以下信息: nvidia-fabricmanager.service failed because the control process
使用python3.6-torch1.4版本镜像环境安装MMCV报错 问题现象 日志报错中存在AssertionError: MMCV==1.2.5 is used but incompatible. Please install mmcv>=1.3.1, <=1.5.0。 原因分析
于停止状态的弹性节点Server,可以通过启动操作重新使用弹性节点Server。 登录ModelArts管理控制台。 在左侧菜单栏中选择“AI专属资源池 > 弹性节点 Server”。 执行如下操作,启动或停止弹性节点Server。 启动弹性节点Server:单击“启动”。只有处
从DWS导入数据到ModelArts数据集 ModelArts支持从DWS导入表格数据,用户需要选择对应的DWS集群,并输入需要对应的数据库名、表名以及用户名和密码。所导入表的schema(列名和类型)需要跟数据集相同。DWS的详细功能说明,请参考DWS用户指南。 图1 从DWS导入数据
optimizer.step() cleanup() if __name__ == "__main__": init_from_env() main.py内容如下: import argparse import torch import torch.multiprocessing
MASTER_PORT="38888" # replace ${MA_JOB_DIR}/code/torch_ddp.py to the actutal training script PYTHON_SCRIPT=${MA_JOB_DIR}/code/torch_ddp.py PYTHON_ARGS=""
输入选择训练的模型名称。 RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值:[pretrain, sft, lora]。 DATA_TYPE GeneralPretrainHandler 示例值需要根据数据集的不同,选择其一。 GeneralPretrainHandler:使用预训练的alpaca数据集。
自动学习中部署上线是将模型部署为什么类型的服务? 自动学习中部署上线是将模型部署为在线服务,您可以添加图片或代码进行服务测试,也可以使用URL接口调用。 部署成功后,您也可以在ModelArts管理控制台的“部署上线 > 在线服务”页面中,查看到正在运行的服务。您也可以在此页面停止服务或删除服务。
训练输出的日志只保留3位有效数字,是否支持更改loss值? 在训练作业中,训练输出的日志只保留3位有效数字,当loss过小的时候,显示为0.000。具体日志如下: INFO:tensorflow:global_step/sec: 0.382191 INFO:tensorflow:step:
JupyterLab目录的文件、Terminal的文件和OBS的文件之间的关系 JupyterLab目录的文件与Terminal中work目录下的文件相同。即用户在Notebook中新建的,或者是从OBS目录中同步的文件。 挂载OBS存储的Notebook,JupyterLab目