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发布ModelArts数据集中的数据版本 ModelArts在数据准备过程中,针对同一数据源的数据,对不同时间处理或标注后的数据,按照版本进行区分方便后续模型构建和开发时选择对应的数据集版本进行使用。 关于数据集版本 针对刚创建的数据集(未发布前),无数据集版本信息,必须执行发布操作后,才能应用于模型开发或训练。
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。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
训练的数据集预处理说明 以llama2-13b举例,使用训练作业运行:0_pl_pretrain_13b.sh训练脚本后,脚本检查是否已经完成数据集预处理。 如果已完成数据集预处理,则直接执行预训练任务。如果未进行数据集预处理,则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data
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。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-6
训练的数据集预处理说明 以 llama2-13b 举例,运行:0_pl_pretrain_13b.sh 训练脚本后,脚本检查是否已经完成数据集预处理的过程。 如果已完成数据集预处理,则直接执行预训练任务。如果未进行数据集预处理,则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data
创建多机多卡的分布式训练(DistributedDataParallel) 本章节介绍基于PyTorch引擎的多机多卡数据并行训练。并提供了分布式训练调测具体的代码适配操作过程和代码示例。同时还针对Resnet18在cifar10数据集上的分类任务,给出了分布式训练改造(DDP)的完整代码示例,供用户学习参考。
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
Wav2Lip推理基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907) Wav2Lip是一种基于对抗生成网络的由语音驱动的人脸说话视频生成模型。主要应用于数字人场景。不仅可以基于静态图像来输出与目标语音匹配的唇形同步视频,还可以直接将动态的视频进行唇形转换,
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。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
Wav2Lip基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906) Wav2Lip是一种基于对抗生成网络的由语音驱动的人脸说话视频生成模型。主要应用于数字人场景。不仅可以基于静态图像来输出与目标语音匹配的唇形同步视频,还可以直接将动态的视频进行唇形转换,输出
yaml配置文件参数配置说明 本小节主要详细描述demo_yaml样例配置文件、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/Qwen2-72B
发布Workflow到ModelArts 发布Workflow到ModelArts有两种方式,这两种方式的区别在发布Workflow至运行态后,需要在Workflow页面配置输入输出等参数;而发布Workflow至运行态并运行通过对代码进行改造,用户直接在SDK侧发布并运行工作流,节省了前往控制台进行配置运行的操作。
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。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
什么是Workflow MLOps简介 在介绍Workflow之前,我们先了解下MLOps的概念。 MLOps(Machine Learning Operation)是“机器学习”(Machine Learning)和“DevOps”(Development and Operat
LLaVA模型基于DevServer适配PyTorch NPU预训练指导(6.3.906) LLaVA是一种新颖的端到端训练的大型多模态模型,它结合了视觉编码器和Vicuna,用于通用的视觉和语言理解,实现了令人印象深刻的聊天能力,在科学问答(Science QA)上达到了新的高度。
使用ModelArts Standard专属资源池进行单机单卡训练 操作流程 准备工作 购买服务资源(OBS和SWR) 配置权限 创建专属资源池(不需要打通VPC) 安装和配置OBS命令行工具 (可选)工作空间配置 模型训练 本地构建镜像及调试 上传镜像 上传数据和算法到OBS 使用Notebook进行代码调试
MoXing常用操作的样例代码 读写操作 读取一个OBS文件。 例如读取“obs://bucket_name/obs_file.txt”文件内容,返回string(字符串类型)。 1 2 import moxing as mox file_str = mox.file.read(
编排Workflow Workflow的编排主要在于每个节点的定义,您可以参考创建Workflow节点章节,按照自己的场景需求选择相应的代码示例模板进行修改。编排过程主要分为以下几个步骤。 梳理场景,了解预置Step的功能,确定最终的DAG结构。 单节点功能,如训练、推理等在ModelArts相应服务中调试通过。
从OBS目录导入数据规范说明 导入数据集时,使用存储在OBS的数据时,数据的存储目录以及文件名称需满足ModelArts的规范要求。 当前只有“图像分类”、“物体检测”、“图像分割”、“文本分类”和“声音分类”标注类型支持按标注格式导入。 其中,“表格”类型的数据集,支持从OBS
GPT-2基于Server适配PyTorch GPU的训练推理指导 场景描述 本文将介绍在GP Ant8裸金属服务器中,使用Megatron-Deepspeed框架训练GPT-2(分别进行单机单卡和单机多卡训练)。 训练完成后给出自动式生成内容,和交互式对话框模式。 背景信息 Megatron-Deepspeed