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ModelArts中使用边缘节点部署边缘服务时能否使用http接口协议? 系统默认使用https。如果您想使用http,可以采取以下两种方式: 方式一:在部署边缘服务时添加如下环境变量: MODELARTS_SSL_ENABLED = false 图1 添加环境变量 方式二:在
自定义镜像训练作业配置节点间SSH免密互信 当用户使用基于MPI和Horovod框架的自定义镜像进行分布式训练时,需配置训练作业节点间SSH免密互信,否则训练会失败。 配置节点间SSH免密互信涉及代码适配和训练作业参数配置,本文提供了一个操作示例。 准备一个预装OpenSSH的自
在Workflow中使用大数据能力(DLI/MRS) 功能介绍 该节点通过调用MRS服务,提供大数据集群计算能力。主要用于数据批量处理、模型训练等场景。 应用场景 需要使用MRS Spark组件进行大量数据的计算时,可以根据已有数据使用该节点进行训练计算。 使用案例 在华为云MRS服务下查看自己账号
GPU A系列裸金属服务器节点内如何进行NVLINK带宽性能测试方法? 场景描述 本文指导如何进行节点内NVLINK带宽性能测试,适用的环境为:Ant8或者Ant1 GPU裸金属服务器, 且服务器中已经安装相关GPU驱动软件,以及Pytorch2.0。 GPU A系列裸金属服务器
如果实例数设置为1,表示后台的计算模式是单机模式;如果实例数设置大于1,表示后台的计算模式为分布式的。您可以根据实际需求进行选择。 推理速度与模型复杂度强相关,您可以尝试优化模型提高预测速度。 ModelArts中提供了模型版本管理的功能,方便溯源和模型反复调优。 父主题: Standard推理部署
在延时,因此,实际价格和折扣优惠可能与当前询价会不完全相同,请以真正计费的价格和优惠为准。 欠费说明 当用户账号余额不足造成扣费失败时,账号将变成欠费状态。 欠费后,按需资源不会立即停止服务,资源进入宽限期。如果在宽限期内仍未支付欠款,那么付费资源(如计算规格、OBS桶)、等都将
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
该示例中Workflow包含了五个节点(节点相关定义已省略),在policy中定义了两个预置场景:模型训练和服务部署,工作流发布至运行态后,部分运行的开关默认关闭,节点全部运行。用户可在权限管理页面打开开关,选择指定的场景进行运行。 部分运行能力支持同一个节点被定义在不同的运行场景中,但
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) 规格与节点数 llama2
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
括日志采集、日志清洗、故障诊断三个步骤。 日志数据以节点为单位进行采集,在单节点日志目录下分别清洗,将清洗结果汇总后,进行故障诊断。例如,对于运行在8个节点共64卡集群上的任务,需要在8个节点上分别进行日志采集,收集的日志存储在worker-0 ~ worker-7这8个目录下。
在ModelArts自动学习和Workflow中进行模型训练和推理时,会使用计算资源和存储资源,会产生计算资源和存储资源的累计值计费。具体内容如表1所示。 计算资源费用: 如果运行自动学习作业/Workflow工作流时,使用专属资源池进行模型训练和推理,计算资源不计费。 如果运行自动
实例时,会使用计算资源和存储资源,会产生计算资源和存储资源的累计值计费。具体内容如表1所示。 Notebook实例停止运行时,EVS还会持续计费,需及时删除才能停止EVS计费。 计算资源费用: 如果运行Notebook实例时,使用专属资源池进行模型训练和推理,计算资源不计费。 如
所示。 单节点训练:训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点训练:训练过程中的loss打印在第一个节点上。 图2 Loss收敛情况(示意图) 注:ppo训练结束不会打印性能。建议根据保存路径下的trainer_log.jsonl文件的最后一行总的训练steps和时间来判断性能
2所示。 单节点训练:训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点训练:训练过程中的loss打印在第一个节点上。 图2 Loss收敛情况(示意图) ppo训练结束不会打印性能。建议根据保存路径下的trainer_log.jsonl文件的最后一行总的训练steps和时间来判断性能。
2所示。 单节点训练:训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点训练:训练过程中的loss打印在第一个节点上。 图2 Loss收敛情况(示意图) ppo训练结束不会打印性能。建议根据保存路径下的trainer_log.jsonl文件的最后一行总的训练steps和时间来判断性能。
在ModelArts进行模型训练时,会产生计算资源和存储资源的累计值计费。计算资源为训练作业运行的费用。存储资源包括数据存储到OBS或SFS的费用。具体内容如表1所示。 表1 计费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 计算资源 公共资源池 使用计算资源的用量。 具体费用可参见ModelArts价格详情。