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Yaml配置文件参数配置说明 本小节主要详细描述demo_yaml配置文件、配置参数说明,用户可根据实际自行选择其需要的参数。 表1 模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 model_name_or_path /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen2-
分布式训练功能介绍 ModelArts提供了如下能力: 丰富的官方预置镜像,满足用户的需求。 支持基于预置镜像自定义制作专属开发环境,并保存使用。 丰富的教程,帮助用户快速适配分布式训练,使用分布式训练极大减少训练时间。 分布式训练调测的能力,可在PyCharm/VSCode/JupyterLab
日志提示"Permission denied" 问题现象 训练作业访问挂载的EFS,或者是执行.sh启动脚本时,出现如下错误: OSError: [Errno 13]Permission denied: '/xxx/xxxx' bash: /bin/ln: Permission denied
推理服务测试 推理服务在线测试支持文件、图片、json三种格式。通过部署为在线服务Predictor可以完成在线推理预测。 示例代码 在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 场景:部署在线服务
ModelArts Standard自动学习所创建项目一直在扣费,如何停止计费? 对于使用公共资源池创建的自动学习作业: 登录ModelArts控制台,在自动学习作业列表中,删除正在扣费的自动学习作业。在训练作业列表中,停止因运行自动学习作业而创建的训练作业。在“在线服务”列表中,
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Server。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格:不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Server。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格:不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Server。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格:不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表1。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite Server。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格:不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend
创建训练作业 示例代码 在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 ModelArts SDK不支持通过在AI Gallery中订阅的算法创建训练作业。 示例一:提交常用框架训练作业 Estimator
ModelArts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
启动/停止/删除实例 启动/停止实例 由于运行中的Notebook将一直耗费资源,您可以通过停止操作,停止资源消耗。对于停止状态的Notebook,可通过启动操作重新使用Notebook。 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“开发空间 > Notebook”,进入
计费概述 通过阅读本文,您可以快速了解ModelArts的计费模式、计费项、续费、欠费等主要计费信息。 计费模式 ModelArts提供包年/包月和按需计费两种计费模式,以满足不同场景下的用户需求。 包年/包月是一种预付费模式,即先付费再使用,按照订单的购买周期进行结算,因此在购买之前
MaaS使用场景和使用流程 ModelArts Studio大模型即服务平台(后续简称为MaaS服务),提供了简单易用的模型开发工具链,支持大模型定制开发,让模型应用与业务系统无缝衔接,降低企业AI落地的成本与难度。 当您第一次使用MaaS服务时,可以参考快速入门使用ModelArts
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard。资源规格需要使用专属资源池中的昇腾Snt9B资源,请参考创建资源池购买资源。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 专属资源池驱动检查 登录ModelArts控制台,单击“专属资源池
基于MindSpore Lite的模型转换 迁移推理业务的整体流程如下: 模型准备 转换关键参数准备 模型转换 推理应用适配 主要通过MindSpore Lite(简称MSLite)进行模型的转换,进一步通过MindSpore Runtime支持昇腾后端的能力来将推理业务运行到昇腾设备上
线下容器镜像构建及调试 镜像构建 导出conda环境 首先拉起线下的容器镜像: # run on terminal docker run -ti ${your_image:tag} 在容器中输入如下命令,得到pytorch.tar.gz: # run on container #
更新服务配置 功能介绍 更新模型服务配置。也可以使用此接口启停服务。 公共池中挂载密钥,支持HCS第三方用户使用secret_volumes字段来进行密钥修改,且不提供UI界面,只能通过内部接口进行调用。 支持在modelarts边缘服务通过service_secrets来修改挂载密钥管理当中的密钥
模型配置文件编写说明 模型开发者发布模型时需要编写配置文件config.json。模型配置文件描述模型用途、模型计算框架、模型精度、推理代码依赖包以及模型对外API接口。 配置文件格式说明 配置文件为JSON格式,参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述
使用ModelArts VSCode插件调试训练ResNet50图像分类模型 应用场景 Notebook等线上开发工具工程化开发体验不如IDE,但是本地开发服务器等资源有限,运行和调试环境大多使用团队公共搭建的CPU或GPU服务器,并且是多人共用,这带来一定的环境搭建和维护成本。因此使用本地