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具体而言,云服务提供商应该提供以下服务和功能: 建立和维护安全的基础设施,包括网络、服务器和存储设备等。 提供安全的底层基础平台,保证底层环境的运行时安全。 提供安全的身份验证和访问控制机制,以确保只有授权用户可以访问云服务,保证租户之间的相互隔离。 提供可靠的备份和灾难恢复机制,以确保数据不会因为硬件故障或自然灾害等原因而丢失。
新构建新镜像。 注意:训练作业的资源池以及ECS都需要联通外网,否则会安装和下载失败。 ECS获取和上传基础镜像 创建ECS。 下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像,请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤,可根据默认选择,或进行自定义。创
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MiniCPM-V2.0推理及LoRA微调基于Lite Server适配PyTorch NPU指导(6.3.910) 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的Server环境中,使用NPU卡对MiniCPM-V2.0进行LoRA微调及推理。本文档中提供的训练脚本,是基于
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构造请求 本节介绍REST API请求的组成,并以调用IAM服务的获取用户Token接口说明如何调用API,Token可以用于调用其他API时的鉴权。 您还可以通过这个视频教程了解如何构造请求调用API:https://bbs.huaweicloud.com/videos/102987
从0制作自定义镜像用于创建训练作业(Tensorflow+GPU) 本章节介绍如何从0到1制作镜像,并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Tensorflow,训练使用的资源是GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux
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部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.3.2框架部署并启动推理服务。 前提条件 已准备好Server环境,具体参考资源规格要求。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Server和昇腾Snt9b资源。 确保容器可以访问公网。 Step1 检查环境 SSH登录机器后,检查
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 Kernel? 使用场景 当前Notebook默认内置的引擎环境不能满足用户诉求,用户可以新建一个conda env按需搭建自己的环境。本小节以搭建一个“python3.6.5和tensorflow1
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如何关闭Mox的warmup 问题现象 训练作业mox的Tensorflow版本在运行的时候,会先执行“50steps” 4次,然后才会开始正式运行。 warmup即先用一个小的学习率训练几个epoch(warmup),由于网络的参数是随机初始化的,如果一开始就采用较大的学习率会出现数值不稳定的问题,这是使用warm
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Finetune是指在已经训练好的SD1.5模型基础上,使用新的数据集进行微调(fine-tuning)以优化模型性能的过程。 本文档主要介绍如何利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,对Stable Diffusion模型下不同数据集进行高性能训练
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