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使用ModelArts Standard训练模型 模型训练使用流程 准备模型训练代码 准备模型训练镜像 创建调试训练作业 创建算法 创建生产训练作业 分布式模型训练 模型训练存储加速 增量模型训练 自动模型优化(AutoSearch) 模型训练高可靠性 管理模型训练作业
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迁移环境准备 迁移环境准备有以下两种方式: 表1 方式说明 序号 名称 说明 方式一 ModelArts Notebook 该环境为在线调试环境,主要面向演示、体验和快速原型调试场景。 优点:可快速、低成本地搭建环境,使用标准化容器镜像,官方Notebook示例可直接运行。
通过在不同地区创建云资源,可以将应用程序设计的更接近特定客户的要求,或满足不同地区的法律或其他要求。 可用区 一个可用区(AZ)是一个或多个物理数据中心的集合,有独立的风火水电,AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。
“动态加载”:用于实现快速部署和快速更新模型。如果勾选动态加载,则模型文件和运行时依赖仅在实际部署时拉取。当单个模型文件大小超过5GB时,必须配置“动态加载”。 “AI引擎” 元模型使用的推理引擎,选择训练作业后会自动匹配。 “运行时依赖” 罗列选中模型对环境的依赖。
obsutil安装和配置的具体操作指导请参见obsutils快速入门。 操作命令中的AK/SK要换成用户实际获取的AK/SK,Endpoint可以参考终端节点(Endpoint)和访问域名获取。 父主题: 基本配置
配置PyCharm ToolKit远程连接Notebook 训练模型 支持将本地开发的代码,快速提交至ModelArts并自动创建新版训练作业,在训练作业运行期间获取训练日志并展示到本地。
支持自动驾驶场景PB级数据下模型高效训练,助力自动驾驶特有的感知、规控、仿真生成等全链路相关算法深度优化并快速迭代。 内容审核 深入业务场景,提供完备成熟的内容审核/CV场景快速昇腾迁移的方案,高效解决业务内容审核的算力/国产化需求,助力企业业务稳健发展。
影响大模型loss收敛的原因是多方面的:首先,数据问题可能导致不收敛,比如数据预处理不完善;其次,模型的训练超参数也同样会导致类似的情况;再者,模型本身的算法设计过程也可能会引入不收敛情况;最后,则是由计算过程导致的模型收敛问题。
如果需要查找特定的实例,可根据筛选条件快速查找。 参考给子账号配置查看所有Notebook实例的权限后,进入“开发空间>Notebook”页面,打开“查看所有”开关,可以看到IAM项目下所有子账号创建的Notebook实例。
提供数据校验、数据选择、数据清洗等多种数据处理算子,帮助用户快速处理数据。 提供交互式标注、智能标注等能力,提升用户数据标注的效率。 提供团队标注以及团队标注流程管理能力,帮助用户提升大批量数据标注的能力。 父主题: 数据准备与处理
通过配置模型路径、模型端口、模型名称等参数,原生TFServing镜像可以快速启动提供服务,并支持gRPC和HTTP Restful API的访问方式。
使用PyCharm ToolKit创建并调试训练作业 由于AI开发者会使用PyCharm工具开发算法或模型,为方便快速将本地代码提交到ModelArts的训练环境,ModelArts提供了一个PyCharm插件工具PyCharm ToolKit,协助用户完成SSH远程连接Notebook
如果需要查找特定的实例,可根据筛选条件快速查找。 参考给子账号配置查看所有Notebook实例的权限后,进入“开发空间>Notebook”页面,打开“查看所有”开关,可以看到IAM项目下所有子账号创建的Notebook实例。
查看训练作业标签 通过给训练作业添加标签,可以标识云资源,便于快速搜索训练作业。 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”。 在训练作业列表中,单击作业名称进入训练作业详情页面。 在训练作业详情页面,单击“标签”页签查看标签信息。
智能标注 除了人工标注外,ModelArts还提供了智能标注功能,快速完成数据标注,为您节省70%以上的标注时间。智能标注是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练,选中系统中已有的模型进行智能标注,快速完成剩余图片的标注操作。
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等开发工具中调试分布式训练。
查找Workflow工作流 查找Workflow 在Workflow列表页,您可以通过搜索框,根据工作流的属性类型快速搜索过滤到相应的工作流,可节省您的时间。 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏选择“开发空间>Workflow”,进入Workflow总览页面。
计费说明 ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。
MA-Advisor性能调优建议工具使用指导 MA-Advisor是一款迁移性能问题自动诊断工具,其集成了昇腾自动诊断工具msprof-analyze,并在ModelArts Standard的Jupyter lab平台进行了插件化,能快速分析和诊断昇腾场景下PyTorch性能劣化问题并给出相关调优建议