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修改Standard专属资源池支持的作业类型 场景介绍 ModelArts含有许多“作业”类型(作业为统称,并非单指训练作业),其中有一部分是可以运行在专属资源池上的,包括“训练”、“推理”服务及“Notebook”开发环境。 专属资源池提供了动态设置作业类型的功能,您可以在创建
在线服务预测报错ModelArts.4503 问题现象 在线服务部署完成且服务已经处于“运行中”的状态后,向运行的服务发起推理请求,报错ModelArts.4503。 原因分析及处理方法 服务预测报错ModelArts.4503有多种场景,常见场景如下: 通信出错 请求报错:{"
单模型性能调优AOE 使用AOE工具可以在模型转换阶段对于模型运行和后端编译过程进行执行调优,注意AOE只适合静态shape的模型调优。在AOE调优时,容易受当前缓存的一些影响,建议分两次进行操作,以达到较好的优化效果(第一次执行生成AOE的知识库,在第二次使用时可以复用)。在该
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 DevServer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
Lite Server使用流程 ModelArts Lite Server提供多样化的xPU裸金属服务器,赋予用户以root账号自主安装和部署AI框架、应用程序等第三方软件的能力,为用户打造专属的云上物理服务器环境。用户只需轻松选择服务器的规格、镜像、网络配置及密钥等基本信息,即
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 Standard上的预训练和全量微调方案。 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。
在Notebook调试环境中部署推理服务 在ModelArts的开发环境Notebook中可以部署推理服务进行调试。 Step1 准备Notebook 参考准备Notebook完成Notebook的创建,并打开Notebook。 Step2 准备权重文件 将OBS中的模型权重上传
更新Workflow Execution 功能介绍 通过ID更新Workflow Exectuion。 接口约束 无 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI PUT
Notebook提示磁盘空间已满 问题现象 在使用Notebook时,提示磁盘空间已满:No Space left on Device。 在Notebook执行代码时,出现如下报错,提示:Disk quato exceeded。 原因分析 在JupyterLab浏览器左侧导航删除
infiniband驱动的安装 infiniband驱动的安装 如果安装了libibverbs-dev库后仍然无法使能infiniband网卡,您可以直接安装infiniband官方驱动,以使用infiniband网卡进行分布式通信,提升训练性能。infiniband驱动需要在制作镜像时安装。
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示,请提前准备好。 获取数据及代码 表1 准备代码 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-6.3.904-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码、推
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 Standard上的预训练和全量微调方案。 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。
IAM 介绍ModelArts所有功能涉及到的IAM权限配置。 IAM权限简介 如果您需要为企业中的员工设置不同的权限访问ModelArts资源,以达到不同员工之间的权限隔离,您可以使用统一身份认证服务(Identity and Access Management,简称IAM)进
依赖和委托 功能依赖 功能依赖策略项 您在使用ModelArts的过程中,需要和其他云服务交互,比如需要在提交训练作业时选择指定数据集OBS路径和日志存储OBS路径。因此管理员在为用户配置细粒度授权策略时,需要同时配置依赖的权限项,用户才能使用完整的功能。 如果您使用根用户(与账
AI Gallery使用流程 AI Gallery提供了模型、数据集、AI应用等AI数字资产的共享,为高校科研机构、AI应用开发商、解决方案集成商、企业级/个人开发者等群体,提供安全、开放的共享及交易环节,加速AI资产的开发与落地,保障AI开发生态链上各参与方高效地实现各自的商业价值。
准备数据(可选) 此小节为自定义数据集执行过程,如非自定义数据集此小节忽略。 本教程使用到的是LLamaFactory代码包自带数据集。您也可以自行准备数据集,目前支持alpaca格式和sharegpt格式的微调数据集;使用自定义数据集时,请更新代码目录下data/dataset_info
从0制作自定义镜像用于创建训练作业(MPI+CPU/GPU) 本章节介绍如何从0到1制作镜像,并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是MPI,训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux x86_
服务部署、启动、升级和修改时,资源不足如何处理? 问题现象 启动服务失败,报错:资源不足,服务调度失败。(Schedule failed due to insufficient resources. Retry later.或ModelArts.3976:No resources
附录:大模型推理standard常见问题 问题1:在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法:调整推理服务启动时的显存利用率,将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2:在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified
日志提示“No space left on device” 问题现象 训练过程中复制数据/代码/模型时出现如下报错: 图1 错误日志 原因分析 出现该问题的可能原因如下。 磁盘空间不足。 分布式作业时,有些节点的docker base size配置未生效,容器内“/”根目录空间未