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实现车辆自主感知环境、规划路径和控制行驶。支持自动驾驶场景PB级数据下模型高效训练,助力自动驾驶特有的感知、规控、仿真生成等全链路相关算法深度优化并快速迭代。 内容审核 深入业务场景,提供完备成熟的内容审核/CV场景快速昇腾迁移的方案,高效解决业务内容审核的算力/国产化需求,助力企业业务稳健发展。
迁移环境准备 本文以弹性裸金属作为开发环境,弹性裸金属支持深度自定义环境安装,可以方便的替换驱动、固件和上层开发包,具有root权限,结合配置指导、初始化工具及容器镜像可以快速搭建昇腾开发环境。 开通裸金属服务器资源请见DevServer资源开通,在裸金属服务器上搭建迁移环境请见
配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-3rdLLM-xxx.zip的llm_tools/llm_evaluation(6.3.905版本)目录中。代码目录结构如下。精度测试使用到的mmlu和ceval数据集已经提前打包在代码中。 benchmark_eval
erminal,进行推理精度测试。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中,代码目录结构如下。 benchmark_eval ├──opencompass.sh
前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中,代码目录结构如下。 benchmark_eval ├──opencompass.sh
前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中,代码目录结构如下。目前使用的opencompass版本是0.2.6 benchmark_eval
服务部署、启动、升级和修改时,镜像不断重启如何处理? 原因分析 容器镜像代码错误 解决方法 根据容器日志进行排查,修复代码,重新创建AI应用,部署服务。 父主题: 服务部署
erminal,进行推理精度测试。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中,代码目录结构如下。 benchmark_eval ├──opencompass.sh
erminal,进行推理精度测试。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中,代码目录结构如下。目前使用的opencompass版本是0.2.6 benchmark_eval
检查训练作业的代码目录和启动文件地址 进入ModelArts管理控制台,在“作业管理 > 训练作业”中查找到对应的“运行失败”的训练作业,单击作业“名称/ID”进入详情页。 在详情页左侧栏中,查看代码目录和启动文件选择是否正确,且OBS文件名称中不能有空格。 代码目录:需要选择到
到SWR的镜像。 代码目录 选择训练代码文件所在的OBS目录。如果自定义镜像中不含训练代码则需要配置该参数,如果自定义镜像中已包含训练代码则不需要配置。 需要提前将代码上传至OBS桶中,目录内文件总大小要小于或等于5GB,文件数要小于或等于1000个,文件深度要小于或等于32。
前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中,代码目录结构如下。 benchmark_eval ├──opencompass.sh
理了,GPU使用率显示还是100% 原因是代码运行卡死导致被进程清理,GPU显存没有释放;或者代码运行过程中内存溢出导致程序被清理,需要释放下显存,清理GPU,然后重新启动。为了避免进程结束引起的代码未保存,建议您每隔一段时间保存下代码输出至OBS桶或者容器./work目录下。 父主题:
zip压缩包,解压到ceval-exam文件夹。 Step2 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-3rdLLM-x.x.x的/llm_evaluation目录中,代码目录结构如下: benchmark_eval ├──apig_sdk
训练脚本说明 yaml配置文件参数配置说明 各个模型深度学习训练加速框架的选择 模型NPU卡数取值表 各个模型训练前文件替换 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.907)
什么是自动学习? 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型,不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户,其可以通过页面的标注操作,一站式训练、部署,完成AI模型构建。 父主题: 功能咨询
expandable_segments:True 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小,重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级,可参考模型NPU卡数、梯度累积值取值表,如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-Z
配置ModelArts基本使用权限 专属资源池训练上云实践 Standard专属资源池训练 06 AI全流程 面向熟悉代码编写和调测,熟悉常见AI引擎的开发者,ModelArts不仅提供了在线代码开发环境,还提供了从模型训练、模型管理到模型部署上线的端到端开发流程(即AI全流程开发),帮助您高效、快速的构建一个可用模型。
本。训练完成后,将生成模型并存储至OBS中。 创建训练作业 管理AI应用 编写推理代码和配置文件 针对您生成的模型,建议您按照ModelArts提供的模型包规范,编写推理代码和配置文件,并将推理代码和配置文件存储至训练输出位置。 模型包规范介绍 创建AI应用 将训练完成的模型导入
为方便快速将本地代码提交到ModelArts的训练环境,ModelArts提供了一个PyCharm插件工具PyCharm ToolKit,协助用户完成SSH远程连接Notebook、代码上传、提交训练作业、将训练日志获取到本地展示等,用户只需要专注于本地的代码开发即可。 本章节介绍了使用PyCharm