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模型类型 应用场景 支持语言 GLM-4 文本生成 对话问答、长文本推理、代码生成 中文、英文 ChatGLM3 文本生成 对话问答、数学推理、代码生成 中文、英文 百川 文本生成 对话问答、数学推理、代码生成、翻译 中文、英文 Llama 2 文本生成 对话问答、智能创作、文本摘要
print(f.read()) 例如,列举一个本地路径会使用如下Python代码。 1 2 import os os.listdir('/tmp/my_dir/') 如果要列举一个OBS路径,mox.file则需要如下代码: 1 2 import moxing as mox mox.file
亲和API替换 optimizer.clip_grad_norm_fused_ 在替换为npu亲和梯度裁剪api之前,请确保代码中已使用npu亲和优化器。 torch原生代码示例如下: import torch optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters()
本次训练作业使用的自定义镜像。仅使用自定义镜像创建的训练作业才有该参数。 “代码目录” 训练作业代码目录所在的OBS路径。 您可以单击代码目录后的“编辑代码”,在“OBS在线编辑”对话框中实时编辑训练脚本代码。当训练作业状态为“等待中”、“创建中”和“运行中”时,不支持“OBS在线编辑”功能。
存放数据。 本文档需要将运行代码以及输入输出数据存放OBS,请提前创建OBS(参考创建OBS桶),例如桶名:sdxl-train。并在该桶下创建文件夹目录用于后续存储代码使用,例如:code。 Step3 准备代码 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_t
图2 进入编码页面 调用mox.file 输入如下代码,实现如下几个简单的功能。 引入MoXing Framework。 在已有的“modelarts-test08/moxing”目录下,创建一个“test01”文件夹。 调用代码检查“test01”文件夹是否存在,如果存在,表示上一个操作已成功。
policy”原则。该设计原则更推荐直接复制粘贴代码,而不是进行抽象处理。因此,与模型前向运算相关的所有源代码都被直接复制粘贴到同一个文件中,而不是调用某些抽象提取出的模块化库。Diffusers的这种设计原则的好处是代码简单易用、对代码贡献者友好。然而,这种反软件结构化的设计也有明
务”管理页面。 单击目标服务名称,进入服务详情页面。在“预测”页签的预测代码下,输入预测代码,然后单击“预测”即可进行服务的预测,如图4所示。 JSON文本类的预测代码和返回结果样例如下所示。 图4 预测代码 文件预测 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“模型部
更多obsutil的操作,可参考obsutil简介。 将文件设置归属为ma-user: chown -R ma-user:ma-group coco 代码云上适配 下载YOLOX代码。代码仓地址:https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX.git。 git clone
E_DEVICES变量,或者用以下代码测试,查看结果是否返回的是True。 import torch torch.cuda.is_available() 建议与总结 在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上no
说明 “创建方式” 选择“自定义算法”。 “启动方式” 选择“自定义”。 “镜像” 选择用于训练的自定义镜像。 “代码目录” 执行本次训练作业所需的代码目录。本文示例的代码目录为“obs://test-modelarts/ascend/code/”。 “启动命令” 镜像的Python
存放数据。 本文档需要将运行代码以及输入输出数据存放OBS,请提前创建OBS(参考创建OBS桶),例如桶名:sdxl-train。并在该桶下创建文件夹目录用于后续存储代码使用,例如:code。 Step3 准备代码 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_t
存放数据。 本文档需要将运行代码以及输入输出数据存放OBS,请提前创建OBS(参考创建OBS桶),例如桶名:sdxl-train。并在该桶下创建文件夹目录用于后续存储代码使用,例如:code。 Step3 准备代码 在获取软件和镜像中,下载并解压代码包。本文档主要使用ascend
图1 打开Terminal 下载项目代码。 在Terminal执行如下命令下载项目代码。本例中,以图像分类模型resnet50模型为例。下载后的文件如图2所示,代码所在路径为“./models/official/cv/resnet/”。 # 下载代码 git clone https://gitee
当需要增加新的数据继续训练时,只需要加载Checkpoint,并用Checkpoint信息初始化训练状态即可。用户需要在代码里加上reload ckpt的代码,使能读取前一次训练保存的预训练模型。 在ModelArts训练中实现增量训练,建议使用“训练输出”功能。 在创建训练作业
创建模型规范参考 模型包结构介绍 模型配置文件编写说明 模型推理代码编写说明 自定义引擎创建模型规范 自定义脚本代码示例 父主题: 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
Framework功能介绍 Notebook中快速使用MoXing mox.file与本地接口的对应关系和切换 MoXing常用操作的样例代码 MoXing进阶用法的样例代码 父主题: 使用Notebook进行AI开发调试
主GPU收集梯度并更新参数,将更新后的模型参数分发到各GPU 具体流程图如下: 图1 单机多卡数据并行训练 代码改造点 模型分发:DataParallel(model) 完整代码由于代码变动较少,此处进行简略介绍。 import torch class Net(torch.nn.Module):
必现的问题,使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。 建议与总结 在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者V
|——... 您可以在Notebook中导入完代码之后,在Notebook运行sh scripts/install.sh命令提前下载完整代码包和安装依赖包,然后使用保存镜像功能。后续训练作业使用新保存的镜像,无需每次启动训练作业时再次下载代码包以及安装依赖包,可节约训练作业启动时间。