检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
在Linux上安装配置Grafana 适用场景 本章节适用于在Linux操作系统的PC中安装配置Grafana。 前提条件 一台可访问外网的Ubuntu服务器。如果没有请具备以下条件: 准备一台ECS服务器(建议规格选8U或者以上,镜像选择Ubuntu,建议选择22.04版本,本
配置Standard专属资源池可访问公网 场景介绍 当您使用专属资源池创建作业时(如训练作业),如果需要作业运行过程中需要专属资源池访问外网,首先专属资源池通过打通VPC的方式,使得专属资源池和已绑定EIP的弹性云服务器实现网络对等连接;然后对已绑定EIP的弹性云服务器配置公网N
模型包规范适用于单模型场景,如果是多模型场景(例如含有多个模型文件)推荐使用自定义镜像方式。 ModelArts推理平台不支持的AI引擎,推荐使用自定义镜像方式。 请参考创建模型的自定义镜像规范和从0-1制作自定义镜像并创建模型,制作自定义镜像。 推荐在开发环境Notebook中调试模型包,制作自定
资源规格要求: 计算规格:不同模型训练推荐的NPU卡数请参见不同模型推荐的参数与NPU卡数设置。 硬盘空间:至少200GB。 昇腾资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示昇腾单卡。 Ascend: 8*ascend-snt9b表示昇腾8卡。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。
资源规格要求: 计算规格:不同模型训练推荐的NPU卡数请参见不同模型推荐的参数与NPU卡数设置。 硬盘空间:至少200GB。 昇腾资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示昇腾单卡。 Ascend: 8*ascend-snt9b表示昇腾8卡。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 模型参数量 训练类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具(Deepspeed)
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值
包含两个阶段: 开发阶段:准备并配置环境,调试代码,使代码能够开始进行深度学习训练,推荐在ModelArts开发环境中调试。 实验阶段:调整数据集、调整超参等,通过多轮实验,训练出理想的模型,推荐在ModelArts训练中进行实验。 两个过程可以相互转换。如开发阶段代码稳定后,则
emote.remot-sdh’,它被报告存在问题”。 原因分析 Remote - SSH只能在开源的VSCode软件中使用。 解决方案 推荐使用开源VS Code软件。 父主题: VS Code连接开发环境失败故障处理
训练作业 OBS操作相关故障 云上迁移适配故障 硬盘限制故障 外网访问限制 权限问题 GPU相关问题 业务代码问题 预置算法运行故障 训练作业运行失败 专属资源池创建训练作业 训练作业性能问题 Ascend相关问题
模型NPU卡数取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推 表1 模型NPU卡数取值表 支持模型 支持模型参数量 文本序列长度 训练类型 Zero并行 规格与节点数 llama3 70B cutoff_len=4096
此处的IP地址,请填写外网IP地址。如果用户使用的访问机器和华为云ModelArts服务的网络有隔离,则访问机器的外网地址需要在主流搜索引擎中搜索“IP地址查询”获取,而不是使用ipconfig或ifconfig/ip命令在本地查询。 图4 查询外网IP地址 父主题: 管理Notebook实例
切分数据时,选择的数据不对。 处理方法 尝试如下代码: X = dataset.iloc[:,:-1].values 建议与总结 在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。
当用户创建完成支持SSH的Notebook实例后,使用VS Code的开发者可以通过以下方式连接到开发环境中: VS Code一键连接Notebook(推荐) 该方式是指在开发环境Console控制台上提供VS Code按钮,通过该入口自动打开VS Code并连接实例。 VS Code ToolKit连接Notebook
认工作路径是什么? 如何查看ModelArts的Notebook使用的cuda版本? 在ModelArts的Notebook中如何获取本机外网IP? ModelArts的Notebook有代理吗?如何关闭? 在ModelArts的Notebook中内置引擎不满足使用需要时,如何自定义引擎IPython
ModelArts部署在线服务时,如何避免自定义预测脚本python依赖包出现冲突? 导入模型时,需同时将对应的推理代码及配置文件放置在模型文件夹下。使用Python编码过程中,推荐采用相对导入方式(Python import)导入自定义包。 如果ModelArts推理框架代码内部存在同名包,而又未采用相对导入,将会出现冲突,导致部署或预测失败。