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增量模型训练 什么是增量训练 增量训练(Incremental Learning)是机器学习领域中的一种训练方法,它允许人工智能(AI)模型在已经学习了一定知识的基础上,增加新的训练数据到当前训练流程中,扩展当前模型的知识和能力,而不需要从头开始。 增量训练不需要一次性存储所有的
会占用过多显存,影响kvcache的空间。不同模型推理支持的max-model-len长度不同,具体差异请参见附录:基于vLLM(v0.3.2)不同模型推理支持的max-model-len长度说明。 --gpu-memory-utilization:NPU使用的显存比例,复用原vLLM的入参名称,默认为0
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
NPU其他错误。 检测到的其他NPU错误,通常为不可自纠正的异常,请联系技术人员支持。 发起维修流程。 NT_NPU_ECC_COUNT NPU 显存 NPU ECC次数达到维修阈值。 NPU的HBM总的多Bit Ecc隔离地址记录达到64个。 发起维修流程。 NT_NET_NTP_CHECK
cpuUsage(CPU使用率)、memUsage(物理内存使用率)、gpuUtil(GPU使用率)、gpuMemUsage(显存使用率)、npuUtil(NPU使用率)、npuMemUsage(NPU显存使用率)。 value Array of numbers 运行指标对应数值,1min统计一个平均值。
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、高性能的机器学习模型部署系统,提供模型版本管理、服务回滚等能力。通过配置模型路径、模型端口、模型名称等参数,原生TFServing镜像可以快速启动提供服务,并支持gRPC和HTTP
MEM:物理内存使用率(memUsage)百分比(Percent)。 GPU:GPU使用率(gpuUtil)百分比(Percent)。 GPU_MEM:显存使用率(gpuMemUsage)百分比(Percent)。 父主题: 查看作业详情
qwen-14b 24576 24576 3 llama2-13b 24576 24576 说明:机器型号规格以卡数*显存大小为单位,如4*64GB代表4张64GB显存的NPU卡。 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.905)
8 2 32 gemma-2b 1 64 1 128 gemma-7b 1 8 1 32 说明:机器型号规格以卡数*显存大小为单位,如4*64GB代表4张64GB显存的NPU卡。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907)
MoXing是ModelArts自研的组件,是一种轻型的分布式框架,构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上,使得这些计算引擎分布式性能更高,同时易用性更好。MoXing包含很多组件,其中MoXing Framework模块是一个基础公
Optimization):直接偏好优化方法,通过直接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控,不用进行强化学习,也可以准确判断和学习到使用者的偏好,最后,DPO算法还可以与其他优化算法相结合,进一步提高深度学习模型的性能。 SFT监督式微调(Self-training Fine-tuning):是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。
本案例用于指导用户使用ModelArts Studio大模型即服务平台(下面简称为MaaS)的Llama3.1-8B模型框架,创建并部署一个模型服务,实现对话问答。通过学习本案例,您可以快速了解如何在MaaS服务上的创建和部署模型。更多MaaS服务的使用指导请参见用户指南。 操作流程 开始使用如下样例前,请务必按准备工作指导完成必要操作。
cpuUsage:CPU使用率 memUsage:物理内存使用率 gpuUtil:GPU使用率 gpuMemUsage:显存使用率 npuUtil:NPU使用率 npuMemUsage:NPU显存使用率 value Array of doubles 运行指标对应数值,1min统计一个平均值。 请求示例
gpu_utilization gpu使用率。 该GPU的算力使用率。 % instance_id,gpu memory_utilization 显存使用率。 该GPU的显存使用率。 % instance_id,gpu gpu_performance gpu性能状态。 该GPU的性能状态。 - instance_id,gpu
使用混合精度格式,减少内存使用和计算需求。二者选其一 learning_rate 2.0e-5 指定学习率 disable_gradient_checkpointing true 关闭重计算,用于禁用梯度检查点,默认开启梯度检查点;在深度学习模型训练中用于保存模型的状态,以便在需要时恢复。这种技术可以帮助减少内
功能总览 全部 自动学习 Workflow 开发工具 算法管理 训练管理 AI应用管理 部署上线 镜像管理 资源池 AI Gallery ModelArts SDK 昇腾生态 自动学习 自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据
r类型由转换时的InputShape来确定,由于后端指定了ascend,这些tensor都是在昇腾设备的显存中,用户需要在对应的tensor中填入数据,这些数据也会被搬移到显存中,进一步对于Inputs输入的内容进行处理。 data = convert_img(input_image)
使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署 ModelArts的AI Gallery中提供了大量免费的模型供用户一键部署,进行AI体验学习。 本文以“商超商品识别”模型为例,完成从AI Gallery订阅模型,到ModelArts一键部署为在线服务的免费体验过程。 “商超商品
Gallery也支持使用SDK构建自定义模型接入AI Gallery。 Transformers库介绍 AI Gallery使用的Transformers机器学习库是一个开源的基于Transformer模型结构提供的预训练语言库。Transformers库注重易用性,屏蔽了大量AI模型开发使用过程中
示关闭并行。对于词表较小的模型(如llama2系模型),关闭并行可以减少推理时延,对于词表较大的模型(如qwen系模型),开启并行可以减少显存占用,以提升推理吞吐量。 export USE_PFA_HIGH_PRECISION_MODE=1 # PFA算子是否使用高精度模式;默