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如下: npu: mmlu:46.6 gpu: mmlu:47 NPU打分结果(mmlu取值46.6)和GPU打分结果(mmlu取值47)进行对比,误差在1%以内(计算公式:(47-46.6)/47*100=0.85%)认为NPU精度和GPU对齐。 父主题: 主流开源大模型基于Lite
如下: npu: mmlu:46.6 gpu: mmlu:47 NPU打分结果(mmlu取值46.6)和GPU打分结果(mmlu取值47)进行对比,误差在1%以内(计算公式:(47-46.6)/47*100=0.85%)认为NPU精度和GPU对齐。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch
注作业。 在弹出的“启动智能标注”对话框中,选择智能标注类型,可选“主动学习”或者“预标注”,详见表1和表2。 表1 主动学习 参数 说明 智能标注类型 “主动学习”。“主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手段进行智能标注,降低人工标注量,帮助用户找到难例。 算法类型
击“注册镜像”,镜像源即为推送到SWR中的镜像。请将完整的SWR地址复制到这里即可,或单击可直接从SWR选择自有镜像进行注册,类型加上“GPU”,如图1所示。 图1 注册镜像 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏中选择“开发空间 > Notebook”,进入“Notebook”列表页面。
context-parallel-size 。 (此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练) LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。
如下: npu: mmlu:46.6 gpu: mmlu:47 NPU打分结果(mmlu取值46.6)和GPU打分结果(mmlu取值47)进行对比,误差在1%以内(计算公式:(47-46.6)/47*100=0.85%)认为NPU精度和GPU对齐。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch
context-parallel-size 。 (此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练) LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。
context-parallel-size 。 (此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练) LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。
IMAGE_SAVE:Notebook实例保存镜像。 resource_categories Array of strings 镜像支持的规格。枚举值如下: CPU GPU ASCEND service_type String 镜像支持服务类型。枚举值如下: COMMON:通用镜像。 INFERENCE: 建议仅在推理部署场景使用。
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
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
请求示例 为指定服务添加标签。设置TMS标签的key为“test”和“model_version”,TMS标签的value为“service-gpu”和“0.1”。 https://{endpoint}/v1/{project_id}/services/a55eba18-1ebf-4e
专属资源池计费项 计费说明 在ModelArts进行AI全流程开发时,会产生计算资源的计费,计算资源为进行运行自动学习、Workflow、开发环境、模型训练和部署服务的费用。具体内容如表1所示。 表1 计费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 计算资源 专属资源池 使用计算资源的用量。
参数 参数类型 描述 cpu String CPU资源量。 memory String 内存资源量。 nvidia.com/gpu String GPU节点的GPU资源量。 huawei.com/ascend-snt3 String 昇腾节点的NPU资源量。 huawei.com/ascend-snt9
参数 参数类型 描述 cpu String CPU资源量。 memory String 内存资源量。 nvidia.com/gpu String GPU节点的GPU资源量。 huawei.com/ascend-snt3 String 昇腾节点的NPU资源量。 huawei.com/ascend-snt9
将数据预热到SFS Turbo 训练任务开始前可通过数据预热功能将文件元数据和数据内容全部从OBS导入到SFS Turbo高性能文件存储中,数据预热功能的具体操作请参考创建SFS Turbo 和 OBS 之间的联动任务。 在ECS服务器挂载SFS Turbo已经将SFS Turb
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-Ze
具体错误信息。 请求示例 为指定的Notebook添加资源标签。例如设置TMS标签的key为“test”,value为“service-gpu”。 https://{endpoint}/v1/{project_id}/notebooks/a55eba18-1ebf-4e9a-82
在ModelArts中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: Standard模型训练
Gallery提供了基础镜像的依赖环境,如果要添加自定义依赖项,可通过requirements.txt文件实现。基础镜像包含python、PyTorch、cuda(GPU)、CANN(NPU)。 自定义模型规范(推理) 当托管自定义模型到AI Gallery时,如果模型要支持AI Gallery的推理服务,