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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。 图1 复制登录指令
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。 图1 复制登录指令
机器学习从有限的观测数据中学习一般性的规律,并利用这些规律对未知的数据进行预测。为了获取更准确的预测结果,用户需要选择一个合适的算法来训练模型。针对不同的场景,ModelArts提供大量的算法样例。以下章节提供了关于业务场景、算法学习方式、算法实现方式的指导。 选择算法的实现方式 M
ModelArts的推理在线服务对应的资源类型。 ModelArts-ResourcePool ModelArts的专属资源池对应的资源类型。 如您的组织已经设定ModelArts的相关标签策略,则需按照标签策略规则为资源添加标签。标签如果不符合标签策略的规则,则可能会导致资源创建失败,请联系组织管理员了解标签策略详情。
开启滚动:开启开关后,支持滚动升级的方式升级驱动。当前支持“按节点比例”和“按实例数量”两种滚动方式。 按节点比例:每批次驱动升级的实例数量为“节点比例*资源池实例总数”。 按实例数量:每批次驱动升级的实例数量为设置的实例数量。 对于不同的升级方式,滚动升级选择节点的策略会不同: 如果升级方
Integer 本次运行开始时间的unix时间戳,单位为秒(s)。 end_at Integer 本次运行结束时间的unix时间戳,单位为秒(s)。 start_type String 本地运行的启动方式: init_or_rescheduled:代表本次启动为被调度后的首次运行,包括初次启动及调度恢复后的运行。
S/MBS的值能够被NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。 模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2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2 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量
Integer 本次运行开始时间的unix时间戳,单位为秒(s)。 end_at Integer 本次运行结束时间的unix时间戳,单位为秒(s)。 start_type String 本地运行的启动方式: init_or_rescheduled:代表本次启动为被调度后的首次运行,包括初次启动及调度恢复后的运行。
S/MBS的值能够被NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。 模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2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2 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量
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。 图1 复制登录指令
WorkflowSubgraph objects 子图。 duration String 执行的时长。 events Array of strings 执行的事件。 labels Array of strings 为执行记录设置的标签。 data_requirements Array
记录训练过程中时如果出现故障,作业自动重启的次数。仅当创建训练作业时开启“自动重启”功能时可见。 “描述” 训练作业的描述。 您可以单击编辑图标,更新训练作业的描述。 “作业优先级” 显示训练作业的优先级。 训练作业参数 表2 训练作业参数 参数 说明 “算法名称” 本次训练作业使用的算法。单击算法名称,可以跳转至算法详情页面。
在ModelArts中创建训练作业,并完成模型训练,在得到满意的模型后,可以将训练后得到的模型导入至模型管理,方便统一管理,同时支持将模型快速部署上线为服务。 约束与限制 针对使用订阅算法的训练作业,无需推理代码和配置文件,其生成的模型可直接导入ModelArts。 使用容器化部署,导入的元模型有大小限制,详情请参见导入模型对于镜像大小限制。
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。 图1 复制登录指令
如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息,说明您没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 支持的特性 表1 本版本支持的特性说明 分类 软件包特性说明 参考文档 三方大模型,包名:AscendCloud-LLM 支持如下模型适配PyTorch-NPU的训练(ModelLink)
时后”、“自定义”。如果选择“自定义”的模式,可在右侧输入框中输入1~24范围内的任意整数。 如果您购买了套餐包,计算节点规格可选择您的套餐包,同时在“配置费用”页签还可查看您的套餐包余量以及超出部分的计费方式,请您务必关注,避免造成不必要的资源浪费。 完成资源配置后,单击“继续
进入IAM服务。 在统一身份认证服务控制台的左侧菜单栏中,选择“权限管理> 权限”。单击右上角“创建自定义策略”,“策略名称”为“Policy1”,策略配置方式选择JSON视图,输入策略内容,单击“确定”。 自定义策略“Policy1”的具体内容如下,可以直接复制粘贴。 {
S/MBS的值能够被NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。 模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2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2 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量
S/MBS的值能够被NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。 模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2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2 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量
S/MBS的值能够被NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。 模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2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2 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量