记住使用Dockerfile创建的新镜像名称, 后续使用 ${dockerfile_image_name} 进行表示。 Step2 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”,然后在跳出的登录指定窗口,单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令,即可完成登录。
${dockerfile_image_name}:在step5中,使用Dockerfile创建的新镜像名称。 <镜像仓库地址>:可在SWR控制台上查询,容器镜像服务中登录指令末尾的域名即为镜像仓库地址。 <组织名称>:前面步骤中自己创建的组织名称。示例:ma-group <镜像名称>:<版本名称>:定义镜
记住使用Dockerfile创建的新镜像名称, 后续使用 ${dockerfile_image_name} 进行表示。 Step2 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”,然后在跳出的登录指定窗口,单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令,即可完成登录。
1为项目名称,获取方法请参见获取用户名、获取账号名和账号ID和获取项目名称。 scope参数定义了Token的作用域,示例中获取的Token仅能访问project下的资源。Modelarts使用区域的Endpoint(非全局域名)调用该接口,推荐您将scope设置为project
记住使用Dockerfile创建的新镜像名称, 后续使用 ${dockerfile_image_name} 进行表示。 Step2 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”,然后在跳出的登录指定窗口,单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令,即可完成登录。
一个自由灵活的AI应用创建方式,您可以基于AI Gallery上提供的基础能力,发挥您的创造力,通过自定义代码的形式,自由地构建出您需要的AI应用形态。 准备AI应用运行文件“app.py” AI应用运行文件“app.py”的代码示例如下。其中,加粗的代码为必须保留的内容。 import
导入已标注的文件,导入完成后,请检查您导入的数据是否为已标注状态。 表格数据集从OBS导入操作 ModelArts支持从OBS导入表格数据,即csv文件。 表格数据集导入说明: 导入成功的前提是,数据源的schema需要与创建数据集指定的schema保持一致。其中schema指表格的列名和类型,创建数据集时一旦指定,不支持修改。
记住使用Dockerfile创建的新镜像名称, 后续使用 ${dockerfile_image_name} 进行表示。 Step2 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”,然后在跳出的登录指定窗口,单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令,即可完成登录。
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编辑llm_train/AscendSpeed中的Dockerfile文件第一行镜像地址,修改为本文档中的基础镜像地址。 FROM {image_url} (选填)编辑llm_train/AscendSpeed中的Dockerfile文件,修改git命令,填写自己的git账户信息。 git config
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ModelArts服务提供包年/包月和按需计费两种计费模式,以满足不同场景下的用户需求。如您需要快速了解ModelArts服务不同计费模式的具体价格,请参见ModelArts价格详情。 包年/包月:一种预付费模式,即先付费再使用,按照订单的购买周期进行结算。购买周期越长,享受的折扣越大。一般适用于计算资源需求量长期稳定的成熟业务。
镜像方案说明 准备大模型训练适用的容器镜像,包括获取镜像地址,了解镜像中包含的各类固件版本,配置Standard物理机环境操作。 基础镜像地址 本教程中用到的训练的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 训练基础镜像
编辑llm_train/AscendSpeed中的Dockerfile文件第一行镜像地址,修改为本文档中的基础镜像地址。 FROM {image_url} (选填)编辑llm_train/AscendSpeed中的Dockerfile文件,修改git命令,填写自己的git账户信息。 git config
使用VS Code连接实例时,发现VS Code端的实例目录和云上目录不匹配 问题现象 用户使用VS Code连接实例时,发现VS Code端的实例目录和云上目录不匹配。 原因分析 实例连接错误,可能是配置文件写的不规范导致连接到别的实例。 解决方案 检查用户.ssh配置文件(路
具体逻辑模型请参考PyTorch自动迁移。 在PyTorch模型迁移后进行训练的过程中,CPU只负责算子的下发,而NPU负责算子的执行,算子下发和执行异步发生,性能瓶颈在此过程中体现。在PyTorch的动态图机制下,算子被CPU逐个下发到NPU上执行。一方面,理想情况下CPU侧算
编辑llm_train/AscendSpeed中的Dockerfile文件第一行镜像地址,修改为本文档中的基础镜像地址。 FROM {image_url} (选填)编辑llm_train/AscendSpeed中的Dockerfile文件,修改git命令,填写自己的git账户信息。 git config
如果未上传训练权重文件和数据集到容器中,具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 步骤二 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的SFT微调为例,执行脚本为0_pl_sft_70b.sh 和 0_pl_sft_13b
模型训练是一个不断迭代和优化模型权重的过程。ModelArts的训练模块支持创建训练作业、查看训练情况以及管理训练版本。通过模型训练试验模型结构、数据和超参的各种组合,便于找到最佳的模型结构和权重。 创建生产环境的训练作业有2种方式: 通过ModelArts Standard控制台的方式创建生
该案例是使用华为云一站式AI开发平台ModelArts的新版“自动学习”功能,基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产,让零AI基础的开发者完成“物体检测”的AI模型的训练和部署。依据开发者提供的标注数据及选择的场景,无需任何代码开发,自动生成满足用户精度要求的模型。可支持图片分类、物体检
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