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常见的标准操作系统镜像,所有用户可见,包括操作系统以及预装的公共应用(SDI卡驱动、bms-network-config网络配置程序、Cloud-init初始化工具等)。请根据您的实际需要自助配置应用环境或相关软件。ModelArts服务提供镜像支持多种操作系统,内置AI场景相关驱动和软件,预置Mod
责任共担 华为云秉承“将公司对网络和业务安全性保障的责任置于公司的商业利益之上”。针对层出不穷的云安全挑战和无孔不入的云安全威胁与攻击,华为云在遵从法律法规业界标准的基础上,以安全生态圈为护城河,依托华为独有的软硬件优势,构建面向不同区域和行业的完善云服务安全保障体系。 安全性是华为云与您的共同责任,如图1所示。
评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态,动态性能评测脚本 执行性能测试脚本前,需先安装相关依赖。 pip install
训练过程中,训练日志会在最后的Rank节点打印。 日志里存在lm loss参数 ,lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小,并逐渐趋于稳定平缓。可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况。 FAQ 如果clip-vit-large-patch14-336模型不能自动下载。
正常运行完成训练,会显示如下内容。 图7 训练完成 精度一般问题不大,step_loss都是一个较小值。 训练过程中,训练日志会在最后的Rank节点打印。可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况。 其它注意事项 默认500step保存一个checkpoint,可以通过在启动脚本
评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt
在获取软件和镜像中,下载并解压代码包。本文档主要使用aigc_train->torch_npu->diffusers下的部分文件,请利用OBS Browser+工具将文件夹中内容上传至OBS的代码文件夹code中。 obs://<bucket_name>/code ├── diffusers-train
务需要选择任务所需的资源卡数。 如果选择付费资源,则请确认账号未欠费,且余额高于所选计算规格的收费标准,否则可能会导致AI Gallery工具链服务异常中断。AI Gallery的计算规格的计费说明请参见计算规格说明。 作业参数配置完成后,单击“启动作业”。 在“订单信息确认”页
在获取软件和镜像中,下载并解压代码包。本文档主要使用aigc_train->torch_npu->diffusers下的部分文件,请利用OBS Browser+工具将文件夹中内容上传至OBS的代码文件夹code中。 obs://<bucket_name>/code ├── diffusers-train
在获取软件和镜像中,下载并解压代码包。本文档主要使用ascendcloud-aigc-poc-sdxl-finetune文件夹中的文件,请利用OBS Browser+工具将文件夹中内容上传至OBS的代码文件夹code中。 obs://<bucket_name>/code ├── attention_processor
评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt
评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt
候进行调用 模型基类NewBertForXXX:该类承自NewBertPreTrainedModel。 该类可用于执行AI Gallery工具链服务,此处以文本问答(Question Answering)的任务类型为例: class NewBertForQuestionAnswe
Megatron-Deepspeed Megatron-Deepspeed是一个由NVIDIA开发的基于PyTorch的深度学习模型训练框架。它结合了两个强大的工具:Megatron-LM和DeepSpeed,可在具有分布式计算能力的系统上进行训练,并且充分利用了多个GPU和深度学习加速器的并行处理能力。可以高效地训练大规模的语言模型。
olicy 用于更新Notebook实例的自动停止时间。 OBS并行文件系统场景下使用MindInsight/TensorBoard可视化工具。 ModelArts modelarts:notebook:umountStorage modelarts:notebook:getMountedStorage
# 构建最终容器镜像 FROM nvidia/cuda:11.1.1-runtime-ubuntu18.04 # 安装 vim和curl 工具(依然使用华为开源镜像站) RUN cp -a /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
正常训练过程如下图所示。训练完成后,关注loss值,loss曲线收敛,记录总耗时和单步耗时。训练过程中,训练日志会在最后的Rank节点打印。可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况。 图7 正常训练过程 训练完成后权重保存在自动生成的目录,例如:t2v-f17-2
# 构建最终容器镜像 FROM nvidia/cuda:11.1.1-runtime-ubuntu18.04 # 安装 vim和curl 工具(依然使用华为开源镜像站) RUN cp -a /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
对用户分享的新闻链接进行智能分类,帮助用户迅速定位到感兴趣的话题。 内容推荐系统: 根据用户的阅读偏好和历史行为,智能推荐相关新闻,增强用户粘性和满意度。 新闻分析工具: 为分析师提供自动分类的新闻数据,便于进行市场趋势和热点分析。 方案流程 图1 方案实现流程 准备数据集:获取新闻数据集,并上传到OBS。
emo/ -f -r OBS支持多种文件上传方式,当文件少于100个时,可以在OBS Console中上传,当文件大于100个时,推荐使用工具,推荐OBS Browser+(win)、obsutil(linux)。上述例子为obsutil使用方法。 准备算法 main.py文件内