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ModelArts上进行训练比本地训练多了一步OBS和容器环境的数据迁移工作。 增加了和OBS交互工作的整个训练流程如下: 建议使用OBSutil作为和OBS交互的工具,如何在本机安装obsutil可以参考安装和配置OBS命令行工具。 训练数据、代码、模型下载。(本地使用硬盘挂载或者docker cp,在ModelArts上使用OBSutil)
本与难度。 当您第一次使用MaaS服务时,可以参考快速入门使用ModelArts Studio的Qwen2-7B模型框架实现对话问答,了解如何在MaaS服务上的创建和部署模型。当您想更全面的了解MaaS服务的功能时,也可以参考最佳实践在ModelArts Studio基于Qwen2-7B模型实现新闻自动分类。
NetworkMetadataCreation 参数 是否必选 参数类型 描述 labels 是 NetworkMetadataLabels object 网络资源的标签信息。 表4 NetworkMetadataLabels 参数 是否必选 参数类型 描述 os.modelarts/name 是 String
X.X-cu102 CUDA Compatibility如何使用? 当CUDA 10.2与低版本GPU驱动(440.33以下)配合使用时,可能会出现兼容问题,此时需要使用CUDA Compatibility。在创建训练页面添加以下环境变量: export LD_LIBRARY_PA
GPU服务器上配置Lite Server资源软件环境 场景描述 本文旨在指导如何在GPU裸金属服务器上,安装NVIDIA、CUDA驱动等环境配置。由于不同GPU预置镜像中预安装的软件不同,您通过Lite Server算力资源和镜像版本配套关系章节查看已安装的软件。下面为常见的软件
及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见表1。 本章节介绍如何在Notebook使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x
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在Lite Cluster资源池上使用Snt9B完成推理任务 场景描述 本案例介绍如何在Snt9B环境中利用Deployment机制部署在线推理服务。首先创建一个Pod以承载服务,随后登录至该Pod容器内部署在线服务,并最终通过新建一个终端作为客户端来访问并测试该在线服务的功能。
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Turbo中的数据执行编辑操作。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练,包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调,包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练,包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。
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特定的功能,可以通过调整节点连接达到不同的出图效果。在图像生成方面,它不仅比传统的WebUI更迅速,而且显存占用更为经济。 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的Cluster环境中部署ComfyUI,使用NPU卡进行推理。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite
Finetune是指在已经训练好的SDXL模型基础上,使用新的数据集进行微调(fine-tuning)以优化模型性能的过程。 本文档主要介绍如何利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,完成SDXL Finetune训练。 资源规格要求 推荐使用“西
生成图像。SDXL LoRA训练是指在已经训练好的SDXL模型基础上,使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。 本文档主要介绍如何利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,完成SDXL的LoRA微调训练。 资源规格要求 推荐使用“西南-
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Vicuna,用于通用的视觉和语言理解,实现了令人印象深刻的聊天能力,在科学问答(Science QA)上达到了新的高度。 本文档主要介绍如何利用ModelArts Lite Server,使用PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,完成LLaVA模型训练。