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除该实例,不会将流量路由到该实例,直到探测成功。 存活探针:用于检测应用实例内应用程序的健康状态。如果存活探针失败,即应用程序不健康,将会自动重启实例。 3种探针的配置参数均为: 检查方式:可以选择“HTTP请求检查”或者“执行命令检查”。 健康检查URL:“检查方式”选择“HT
Storage Service)作为存储的方案,OBS用于存储模型文件、训练数据、代码、日志等,提供了高可靠性的数据存储解决方案。 约束限制 如果要使用自动重启功能,资源规格必须选择八卡规格,只有llama3-8B/70B支持该功能。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3,驱动版本是23
Object Storage Service)与SFS Turbo文件系统联动,可以实现灵活数据管理、高性能读取等。 约束限制 如果要使用自动重启功能,资源规格必须选择八卡规格。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3,驱动版本是23.0.6。 本案例仅支持在专属资源池上运行,确保专属资源池可以访问公网。
在ModelArts中创建训练作业如:预训练,执行代码包中例如:scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 的脚本,开始训练。 在训练中,程序会自动执行对数据集预处理、权重转换、执行训练等操作,具体可通过训练启动脚本说明和参数配置、训练的数据集预处理说明、训练的权重转换说明了解其中的操作。
代码目录:设置为OBS中存放启动脚本文件的目录,例如:“obs://test-modelarts/pytorch/demo-code/”,训练代码会被自动下载至训练容器的“${MA_JOB_DIR}/demo-code”目录中,“demo-code”为OBS存放代码路径的最后一级目录,可以根据实际修改。
如下图所示,每个盘后已有MOUNTPOINT,则代表已经执行过挂载操作,可跳过此章节,只用直接在/home目录下创建自己的个人开发目录即可。 图2 磁盘已挂载 执行自动化挂载脚本,将“/dev/nvme0n1”挂载在“/home”下供每个开发者创建自己的家目录,另两个合并挂载到“/docker”下供容器使
调用接口需要进行APP鉴权,在创建APP应用时自动生成“AppKey/AppSecret”,您可以在“在线服务授权管理”对话框中单击APP应用操作列的查看完整的AppSecret。单击应用名称前方的展开下拉列表,通过单击“添加AppCode”自动生成“AppCode”,您可以单击操作列的查看完整的AppCode。
建数据处理”页面。 在创建数据处理页面,填写相关算法参数。 填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成,按“V0001”、“V0002”规则命名,用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。
在训练作业详情页面,选择Cloud Shell页签,登录训练容器(训练作业需处于运行中)。 安装py-spy工具。 # 通过utils.sh脚本自动配置python环境 source /home/ma-user/modelarts/run/utils.sh # 安装py-spy pip
当资源规格为单机多卡时,需要指定超参world_size和rank。 当资源规格为多机时(即实例数大于 1),无需设置超参world_size和rank,超参会由平台自动注入。 方式二:使用自定义镜像功能,通过torch.distributed.launch命令启动训练作业。 创建训练作业的关键参数如表2所示。
代码目录:设置为OBS中存放启动脚本文件的目录,例如:“obs://test-modelarts/tensorflow/code/”,训练代码会被自动下载至训练容器的“${MA_JOB_DIR}/code”目录中,“code”为OBS存放代码路径的最后一级目录,可以根据实际修改。 启动命令:“python
Standard中创建训练作业时,设置训练“SFS Turbo”,在“文件系统”中选择SFS Turbo实例名称,并指定“存储位置”和“云上挂载路径”。系统会在训练作业启动前,自动将存储位置中的文件目录挂载到训练容器中指定路径。 图2 设置训练“SFS Turbo” 当前训练作业支持挂载多个弹性文件服务SFS Tur
# 训练使用的算法对象,示例中使用AIGallery订阅的算法;部分算法超参的值如果无需修改,则在parameters字段中可以不填写,系统自动填充相关超参值 inputs=wf.steps.JobInput(name="data_url", data=obs_data),
建数据处理”页面。 在创建数据处理页面,填写相关算法参数。 填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成,按“V0001”、“V0002”规则命名,用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 图1 创建数据处理基本信息
thon环境来执行训练任务,如果未指定,会默认使用当前的kernel。 log_url:可选参数,一个OBS地址,本地训练过程中,SDK会自动将训练的日志上传到该位置;但是如果训练任务运行在Ascend上,则是必选参数。 job_description:可选参数,训练任务的描述。
指定的训练输出的数据存储位置中保存Checkpoint,且“预下载至本地目录”选择“下载”。选择预下载至本地目录时,系统在训练作业启动前,自动将数据存储位置中的Checkpoint文件下载到训练容器的本地目录。 图1 训练输出设置 PyTorch版reload ckpt PyTorch模型保存有两种方式。
行。 performance.txt 是 benchmark性能测试结果。 accuracy.txt 是 精度测试结果。 *.bin 是 自动构造的输入随机bin文件,可能存在多个。 resnet50-v2-7_output.txt 是 上述bin文件作为输入时onnx模型运行的结果。
20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001,10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch, 会根据验证精度情况自动调整学习率,并当精度没有明显提升时,训练停止")), wf.AlgorithmParameters(name="batch_size"
--dtype:模型推理的数据类型。仅支持FP16和BF16数据类型推理。float16表示FP16,bfloat16表示BF16。如果不指定,则根据输入数据自动匹配数据类型。 --distributed-executor-backend:多卡推理启动后端,可选值为"ray"或者"mp",其中"ra
修改封面图和二级标题 在发布的资产详情页面,单击右侧的“编辑”,选择上传新的封面图,为资产编辑独特的主副标题。 编辑完成之后单击“保存”。封面图和二级标题内容自动同步,您可以直接在资产详情页查看修改结果。 图3 修改封面图和二级标题 编辑许可证类型 在发布的资产详情页面,单击右侧的“编辑”。 在许可