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使用AI Gallery微调大师训练模型 AI Gallery支持将模型进行微调,训练后得到更优模型。 场景描述 模型微调是深度学习中的一种重要技术,它是指在预训练好的模型基础上,通过调整部分参数,使其在特定任务上达到更好的性能。 在实际应用中,预训练模型是在大规模通用数据集上训
使用ModelArts Standard专属资源池进行单机多卡训练 操作流程 准备工作: 购买服务资源(VPC、SFS、SWR和ECS) 配置权限 创建专属资源池(打通VPC) 在ECS服务器挂载SFS Turbo存储 在ECS中设置ModelArts用户可读权限 安装和配置OBS命令行工具
从0制作自定义镜像用于创建训练作业(Tensorflow+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Tensorflow,训练使用的资源是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
分离部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.5.0框架部署并启动推理服务。 什么是分离部署 大模型推理是自回归的过程,有以下两阶段: Prefill阶段(全量推理) 将用户请求的prompt传入大模型,进行计算,中间结果写入KVCache并推出第1个token,属于计算密集型。
在AOM控制台查看ModelArts所有监控指标 ModelArts会定期收集资源池中各节点的关键资源(GPU、NPU、CPU、Memory等)的使用情况以及开发环境、训练作业、推理服务的关键资源的使用情况,并上报到AOM,用户可直接在AOM上查看,详细步骤如下: 登录控制台,搜索AOM,进入“应用运维管理”控制台。
部署推理服务 本章节介绍如何启动推理服务。 前提条件 已准备好DevServer环境。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer和昇腾Snt9b资源。 确保容器可以访问公网。 Step1 检查环境 SSH登录机器后,检查NPU设备检查。运行如下命令,返回NPU设备信息。
从0制作自定义镜像用于创建训练作业(MindSpore+Ascend) 本案例介绍如何从0到1制作Ascend容器镜像,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MindSpore,训练使用的资源是专属资源池的Ascend芯片。 场景描述 目标:构建安
使用AOM看Lite Cluster监控指标 监控已有指标 ModelArts会定期收集资源池中各节点的关键资源(GPU、NPU、CPU、Memory等)的使用情况并上报到AOM,用户可直接在AOM上查看默认配置好的基础指标,详细步骤如下: 登录控制台,搜索AOM,进入“应用运维管理