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查看ModelArts模型详情 查看模型列表 当模型创建成功后,您可在模型列表页查看所有创建的模型。模型列表页包含以下信息。 表1 模型列表 参数 说明 模型名称 模型的名称。 最新版本 模型的当前最新版本。 状态 模型当前状态。 部署类型 模型支持部署的服务类型。 版本数量 模型的版本数量。
从容器镜像中导入模型文件创建模型 针对ModelArts目前不支持的AI引擎,您可以通过自定义镜像的方式将编写的模型导入ModelArts。 约束与限制 关于自定义镜像规范和说明,请参见模型镜像规范。 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。 前提条件
准备镜像 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2
迁移过程使用工具概览 基础的开发工具在迁移的预置镜像和开发环境中都已经进行预置,用户原则上不需要重新安装和下载,如果预置的版本不满足要求,用户可以执行下载和安装与覆盖操作。 模型自动转换评估工具Tailor 为了简化用户使用,ModelArts提供了Tailor工具,将模型转换、
从OBS中导入模型文件创建模型 针对使用常用框架完成模型开发和训练的场景,可以将您的模型导入至ModelArts中,创建为模型,并进行统一管理。 约束与限制 针对创建模型的模型,需符合ModelArts的模型包规范,推理代码和配置文件也需遵循ModelArts的要求,详细说明请参
准备镜像 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2
常见的磁盘空间不足的问题和解决办法 该章节用于统一整体所有的常见的磁盘空间不足的问题和解决办法。减少相关问题文档的重复内容。 问题现象 训练过程中复制数据/代码/模型时出现如下报错: 图1 错误日志 原因分析 出现该问题的可能原因如下: 本地数据、文件保存将"/cache"目录空间用完。
使用前必读 在调用ModelArts API之前,请确保已经充分了解ModelArts相关概念,详细信息请参见产品介绍。 ModelArts提供了REST(Representational State Transfer)风格API,支持您通过HTTPS请求调用,调用方法请参见如何调用API。
ma-cli dli-job提交DLI Spark作业支持的命令 $ma-cli dli-job -h Usage: ma-cli dli-job [OPTIONS] COMMAND [ARGS]... DLI spark job submission and query job
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard,用户需要购买专属资源池,具体步骤请参考创建资源池。 资源规格要求: 计算规格:用户可参考表2。 硬盘空间:至少200GB。 昇腾资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示昇腾单卡。
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准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 数据集下载 本教程使用Alpaca数据集,数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以
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使用PyCharm手动连接Notebook 本地IDE环境支持PyCharm和VS Code。通过简单配置,即可用本地IDE远程连接到ModelArts的Notebook开发环境中,调试和运行代码。 本章节介绍基于PyCharm环境访问Notebook的方式。 前提条件 本地已安装2019
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard,用户需要购买专属资源池,具体步骤请参考创建资源池。 资源规格要求: 计算规格:用户可参考表2。 硬盘空间:至少200GB。 昇腾资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示昇腾单卡。
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard,用户需要购买专属资源池,具体步骤请参考创建资源池。 资源规格要求: 计算规格:不同模型训练推荐的NPU卡数请参见不同模型推荐的参数与NPU卡数设置。 硬盘空间:至少200GB。 昇腾资源规格:
使用预置镜像制作自定义镜像用于训练模型 使用预置框架构建自定义镜像原理介绍 如果先前基于预置框架且通过指定代码目录和启动文件的方式来创建的训练作业;但是随着业务逻辑的逐渐复杂,您期望可以基于预置框架修改或增加一些软件依赖的时候,可以使用预置框架构建自定义镜像,即在创建训练作业页面
SFT全参微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b SFT微调为例,执行脚本 0_pl_sft_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。
LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例,执行脚本0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。