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创建数据集版本 为数据集创建新的版本。 dataset.create_version(name=None, version_format=None, label_task_type=None, label_task_id=None, **kwargs) 示例代码 示例一:为数据集创建新的版本
eagle投机小模型训练 本章节提供eagle小模型自行训练的能力,客户可通过本章节,使用自己的数据进行训练eagle小模型,并使用自行训练的小模型进行eagle推理。 步骤一:安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的
重建、停止或删除训练作业 另存为算法 当您需要修改训练作业的算法时,可以在训练作业详情页面右上角,单击“另存为算法”。 在“创建算法”页面中,会自动填充上一次训练作业的算法参数配置,您可以根据业务需求在原来算法配置基础上进行修改。 订阅算法不支持另存为算法。 重建训练作业 当对创
执行预训练任务 步骤一 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中,可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中,具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。
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查看训练作业日志 训练日志定义 训练日志用于记录训练作业运行过程和异常信息,为快速定位作业运行中出现的问题提供详细信息。用户代码中的标准输出、标准错误信息会在训练日志中呈现。在ModelArts中训练作业遇到问题时,可首先查看日志,多数场景下的问题可以通过日志报错信息直接定位。
训练作业容错检查 用户在训练模型过程中,存在因硬件故障而产生的训练失败场景。针对硬件故障场景,ModelArts提供容错检查功能,帮助用户隔离故障节点,优化用户训练体验。 容错检查包括两个检查项:环境预检测与硬件周期性检查。当环境预检查或者硬件周期性检查任一检查项出现故障时,隔离
Eagle投机小模型训练 本章节提供eagle小模型自行训练的能力,客户可通过本章节,使用自己的数据训练eagle小模型,并使用自行训练的小模型进行eagle推理。支持llama1系列、llama2系列和Qwen2系列模型。 步骤一:安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x
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AI CPU算子替换样例 部分算子因为数据输入类型问题或者算子实现问题,导致会在昇腾芯片的AI CPU上执行,没有充分利用AI CORE的资源,从而导致计算性能较差,影响训练速度。部分场景下,可以通过修改Python代码来减少这类AI CPU算子,从而提升训练性能。 当前对AICPU算子识别到的调优方式主要包含两种:
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在Standard上部署SD WebUI推理服务 本文档主要介绍如何在ModelArts Standard的推理环境上部署Stable Diffusion的WebUI套件,使用NPU卡进行推理。 完成在DevServer上部署SD WebUI推理服务章节的任务后,如果还需要在Mo
advisor分析报告html文件详解 Advisor分析profiling会输出html和xlsx两份文件。请优先查看html报告进行训练作业性能调优。xlsx中记录了html中全量数据,如集群计算、通信和下发的耗时,可以基于xlsx对计算耗时、下发耗时和带宽等列进行排序,从而
(可选)本地服务器安装ModelArts SDK 如果需要在个人PC或虚拟机上使用ModelArts SDK,则需要在本地环境中安装ModelArts SDK,安装后可直接调用ModelArts SDK轻松管理数据集、创建ModelArts训练作业及创建AI应用,并将其部署为在线服务。
基于ModelArts performance advisor插件的昇腾PyTorch性能调优步骤 基于ModelArts performance advisor插件的昇腾PyTorch性能调优主要分为以下步骤: 准确采集性能劣化时刻的profiling数据。 存储profiling数据。
训练作业的自定义镜像制作流程 如果您已经在本地完成模型开发或训练脚本的开发,且您使用的AI引擎是ModelArts不支持的框架。您可以制作自定义镜像,并上传至SWR服务。您可以在ModelArts使用此自定义镜像创建训练作业,使用ModelArts提供的资源训练模型。 制作流程 图1