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在Lite Cluster资源池上使用ranktable路由规划完成Pytorch NPU分布式训练 场景描述 ranktable路由规划是一种用于分布式并行训练中的通信优化能力,在使用NPU的场景下,支持对节点之间的通信路径根据交换机实际topo做网络路由亲和规划,进而提升节点之间的通信速度。
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。 训练代码文件会在训练作业启动的时候被系统自动下载到训练容器的“${MA_JOB_DIR}/demo-code”目录中,
训练代码编程语言不限。训练启动文件必须为Python语言。 文件数(含文件、文件夹数量)小于或等于1000个。 文件总大小要小于或等于5GB。 文件深度要小于或等于32 “启动文件” 必须为“代码目录”下的文件,且以“.py”结尾,即ModelArts目前只支持使用Python语言编写的启动文件。
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ModelArts训练好后的模型如何获取? 使用自动学习产生的模型只能在ModelArts上部署上线,无法下载至本地使用。 使用自定义算法或者订阅算法训练生成的模型,会存储至用户指定的OBS路径中,供用户下载。 父主题: 功能咨询
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、亚太-雅加达、拉美-墨西哥城二、拉美-圣保罗一 部署为批量服务 镜像管理 ModelArts为用户提供了多种常见的预置镜像,但是当用户对深度学习引擎、开发库有特殊需求场景的时候,预置镜像已经不能满足用户需求。ModelArts提供自定义镜像功能支持用户自定义运行引擎。 Mode
@modelarts:size Array of objects 内置属性:图像尺寸(图像的宽度、高度、深度),类型为List<Integer>。列表中的第一个数字为宽度(像素),第二个数字为高度(像素),第三个数字为深度(深度可以没有,默认为3),如[100,200,3]和[100,200]均合法。 说
数据扩增算子说明 数据扩增主要用于训练数据集不足或需要仿真的场景,能通过对已标注的数据集做变换操作来增加训练图片的数量,同时会生成相应的标签。在深度学习领域,增强有重要的意义,能提升模型的泛化能力,增加抗扰动的能力。数据扩增过程不会改动原始数据,扩增后的图片或xml文件保存在指定的输出路径下。
运行内置的知识库进行自动优化,以提升模型的运行效率。 自动高性能算子生成工具AKG AKG(Auto Kernel Generator)对深度神经网络中的算子进行优化,并提供特定模式下的算子自动融合功能。提升在昇腾硬件后端上运行网络的性能。 AKG由三个基本的优化模块组成:规范化、自动调度和后端优化。
创建项目时,如何快速创建OBS桶及文件夹? 在创建项目时需要选择训练数据路径,本章节将指导您如何在选择训练数据路径时,快速创建OBS桶和OBS文件夹。 在创建自动学习项目页面,单击数据集输入位置右侧的“”按钮,进入“数据集输入位置”对话框。 单击“新建对象存储服务(OBS)桶”,
安全可信,基于安全加固最佳实践,访问策略、用户权限划分、开发软件漏洞扫描、操作系统安全加固等方式,确保镜像使用的安全性。 ModelArts的自定义镜像使用场景 当用户对深度学习引擎、开发库有特殊需求场景的时候,预置镜像已经不能满足用户需求。ModelArts提供自定义镜像功能支持用户自定义运行引擎。 Mode
第三方推理框架迁移到ModelArts Standard推理自定义引擎 背景说明 ModelArts支持第三方的推理框架在ModelArts上部署,本文以TFServing框架、Triton框架为例,介绍如何迁移到推理自定义引擎。 TensorFlow Serving是一个灵活、