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在保存镜像对话框中,设置组织、镜像名称、镜像版本和描述信息。单击“确定”保存镜像。 在“组织”下拉框中选择一个组织。如果没有组织,可以单击右侧的“立即创建”,创建一个组织。创建组织的详细操作请参见创建组织。 同一个组织内的用户可以共享使用该组织内的所有镜像。 镜像会以快照的形式保存,保存过程约5分钟,请耐心等待。此时不可再操作实例。
在保存镜像对话框中,设置组织、镜像名称、镜像版本和描述信息。单击“确定”保存镜像。 在“组织”下拉框中选择一个组织。如果没有组织,可以单击右侧的“立即创建”,创建一个组织。创建组织的详细操作请参见创建组织。 同一个组织内的用户可以共享使用该组织内的所有镜像。 镜像会以快照的形式保存,保存过程约5分钟,请耐心等待。此时不可再操作实例。
上传数据和算法至SFS(首次使用时需要) 前提条件 ECS服务器已挂载SFS,请参考ECS服务器挂载SFS Turbo存储。 在ECS中已经创建ma-user和ma-group用户,请参考在ECS中创建ma-user和ma-group。 已经安装obsutil,请参考下载和安装obsutil。
创建密钥对,操作指导请参考如何创建密钥对? 购买虚拟私有云VPC 虚拟私有云可以为您构建隔离的、用户自主配置和管理的虚拟网络环境,操作指导请参考创建虚拟私有云和子网。 购买弹性云服务器ECS 如果您需要在服务器上部署相关业务,较之物理服务器,弹性云服务器的创建成本较低,并且可以在
使用DCGM监控Lite Server资源 场景描述 本文主要介绍如何在Lite Server上配置DCGM监控,用于监控Lite Server上的GPU资源。 DCGM是用于管理和监控基于Linux系统的NVIDIA GPU大规模集群的一体化工具,提供多种能力,包括主动健康监控
容器读写数据集目录的权限。 数据集制作请参考Qwen-VL官方指导资料,将所有数据样本放到一个列表中并存入json文件中。每个样本对应一个字典,包含id和conversation,其中后者为一个列表。数据集的json文件示例如下所示。 [ { "id": "identity_0"
在ModelArts上训练模型,输入输出数据如何配置? ModelArts支持用户上传自定义算法创建训练作业。上传自定义算法前,请完成算法开发并上传至OBS桶。创建算法请参考使用预置框架创建算法。创建训练作业请参考创建训练作业指导。 解析输入路径参数、输出路径参数 运行在Mode
NPU训练指导(6.3.905) 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite DevServer上,使用PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,完成Open-Sora训练和推理。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend
PyTorch:pytorch_2.1.0 MindSpore lite: 2.3.0 FrameworkPTAdapter:6.0.RC3 - 软件包获取地址 软件包名称 软件包说明 获取地址 AscendCloud-6.3.909-xxx.zip 包含 三方大模型训练和推理代码包:AscendCloud-LLM
3.0 FrameworkPTAdapter:6.0.RC2 如果用到CCE,版本要求是CCE Turbo v1.25及以上 软件包获取地址 软件包名称 软件包说明 获取地址 AscendCloud-6.3.907-xxx.zip 包含 三方大模型训练和推理代码包:AscendCloud-LLM
3.0 FrameworkPTAdapter:6.0.RC3 如果用到CCE,版本要求是CCE Turbo v1.28及以上 软件包获取地址 软件包名称 软件包说明 获取地址 AscendCloud-6.3.908-xxx.zip 包含 三方大模型训练和推理代码包:AscendCloud-LLM
同的镜像重新创建一个Notebook,使用新建的Notebook时,注意减少软件包的安装或文件的下载等操作,也可以减少容器大小; 减少镜像文件的大小 如果无法确认哪些包或文件可以不安装,那么可以选择一个较小的镜像来重建Notebook,然后在其中再安装需要的软件或文件。目前公共镜
PyTorch:pytorch_2.1.0 MindSpore lite: 2.3.0 FrameworkPTAdapter:6.0.RC3 - 软件包获取地址 软件包名称 软件包说明 获取地址 AscendCloud-6.3.910-xxx.zip 包含 三方大模型训练和推理代码包:AscendCloud-LLM
PyTorch:pytorch_2.1.0 MindSpore lite: 2.3.0 FrameworkPTAdapter:6.0.RC3 软件包获取地址 软件包名称 软件包说明 获取地址 AscendCloud-6.3.911-xxx.zip 包含 三方大模型训练和推理代码包:AscendCloud-LLM
PyTorch、MindSpore;常用的数据分析软件包,例如Pandas、Numpy等;常用的工具软件,例如cuda、cudnn等,满足AI开发常用需求。 预置Conda环境:每个预置镜像都会创建一个相对应的Conda环境和一个基础Conda环境python(不包含任何AI引擎
资源池推理服务一直初始化中如何解决 问题现象 创建资源池时作业类型选择了推理服务,资源池创建成功后推理一直显示“环境初始化。 原因分析 专属池网段和推理微服务dispatcher网段冲突,导致专属池上的VPCEP终端节点无法创建,该region无法使用此网段创建包含推理服务的资源池。
“checkpoint_path”参数。其中“log_dir”参数建议设置为一个新的目录,“checkpoint_path”参数设置为上一次训练结果输出路径,如果是OBS目录,路径填写时建议使用“obs://”开头。 如果标注数据中的标签发生了变化,在运行“mox.run”前先执行如果标签发生变化的操作。
Ascend上如何查看实时性能指标? Ascend芯片上查看实时性能指标:npu-smi info,类似GPU的nvidia-smi。 父主题: 更多功能咨询
准备代码 本教程中用到的模型软件包如下表所示,请提前准备好。 获取配套版本 本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表1所示。 表1 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-6.3.905-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。
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