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环境,输入登录指令。 图1 在ECS中执行登录指令 登录SWR后,使用docker tag命令给上传镜像打标签。下面命令中的组织名称deep-learning,请替换为a.登录容器镜像服务控制台,选择区域。中实际创建的组织名称,以下所有命令中的deep-learning都需要替换。
计费项 自动学习/Workflow计费项 数据管理计费项 开发环境计费项 模型训练计费项 模型管理计费项 推理部署计费项 专属资源池计费项
表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中,为了减少气泡时间,会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关,可根据实际情况进行调整。 GBS 128 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。 TP
辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令,并在Notebook环境中运行执行。本代码中有许多环境变量的设置,在下面的指导步骤中,会展开进行详细的解释。 如果用户希望自定义参数进行训练,可直接编辑对应模型的训练脚本
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。
图5 查看特征分析结果 在特征分析结果中,例如图片亮度指标,数据分布中,分布不均匀,缺少某一种亮度的图片,而此指标对模型训练非常关键。此时可选择增加对应亮度的图片,让数据更均衡,为后续模型构建做准备。 数据标注 人工标注 在“未标注”页签图片列表中,单击图片,自动跳转到标注页面。 在
辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令,并在Notebook环境中运行执行。本代码中有许多环境变量的设置,在下面的指导步骤中,会展开进行详细的解释。 如果用户希望自定义参数进行训练,可直接编辑对应模型的训练脚本
Standard功能介绍 Standard自动学习 Standard Workflow Standard数据管理 Standard开发环境 Standard模型训练 Standard模型部署 Standard资源管理 Standard支持的AI框架 父主题: 功能介绍
支持各种部署场景,既能部署为云端的在线推理服务和批量推理任务,也能部署到端,边等各种设备。 一键部署,可以直接推送部署到边缘设备中,选择智能边缘节点,推送模型。 ModelArts基于Snt3高性能AI推理芯片的深度优化,具有PB级别的单日推理数据处理能力,支持发布云上推理的API百万个以上,推理网络时延毫秒。
表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中,为了减少气泡时间,会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关,可根据实际情况进行调整。 GBS 128 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。 TP
如果没有挂载任何外部存储,此时可用存储空间根据dockerBaseSize的配置来决定,可访问的存储空间比较小,因此建议通过挂载外部存储空间解决存储空间受限问题。 容器中挂载存储有多种方式,不同的场景下推荐的存储方式不一样,详情如表1所示。容器存储的基础知识了解请参见存储基础知识,有助您理解本章节内容。您可查
PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = 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Accel
登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“资产管理> 数据集”,进入“数据集”管理页面 在数据集列表中,单击操作列的“发布”。或者,您可以单击数据集名称,进入数据集“概览”页,在页面右上角单击“发布”。 在“发布新版本”弹出框中,填写发布数据集的相关参数,然后单击“确定”。 表1 发布数据集的参数说明 参数
控制台上完成。 更多裸金属服务器的介绍请见裸金属服务器 BMS。 xPU xPU泛指GPU和NPU。 GPU,即图形处理器,主要用于加速深度学习模型的训练和推理。 NPU,即神经网络处理器,是专门为加速神经网络计算而设计的硬件。与GPU相比,NPU在神经网络计算方面具有更高的效率和更低的功耗。
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以直接通过Run in ModelArts,一键打开运行和学习,并且可将样例修改后分享到AI Gallery中直接另存用于个人开发。 同时,您开发的代码,也可通过CodeLab快速分享到AI Gallery中给他人使用学习。 使用限制 CodeLab默认打开,使用的是CPU计算资
适用资源池 专属资源池 公共资源池、专属资源池 适用功能模块 Standard自动学习、Workflow、Notebook、模型训练、模型部署 Lite Cluster Lite Server Standard自动学习、Workflow、Notebook、模型训练、模型部署 变更计费模式 不支持
Gallery的“数据”中,可以查找并下载满足业务需要的数据集。也可以将自己本地的数据集发布至AI Gallery中,共享给其他用户使用。 “资产集市 > 算法”:共享了算法。 AI Gallery的算法模块支持算法的共享和订阅。在AI Gallery的“算法”中,可以查找您想要的算
使用时长 包年/包月:规格单价 * 计算节点个数 * 购买时长 具体计费请以ModelArts价格计算器中的价格为准。 ModelArts Standard专属资源池、自动学习、Workflow、Notebook、训练作业、在线/批量/边缘服务 ModelArts Lite Cluster资源池