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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
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
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
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
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。
署的全流程指导。 场景描述 本案例用于指导用户使用PyTorch1.8实现手写数字图像识别，示例采用的数据集为MNIST官方数据集。 通过学习本案例，您可以了解如何在ModelArts平台上训练作业、部署推理模型并预测的完整流程。 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。
适配操作过程和代码示例。同时还针对Resnet18在cifar10数据集上的分类任务，给出了分布式训练改造(DDP)的完整代码示例，供用户学习参考。 训练流程简述 相比于DP，DDP能够启动多进程进行运算，从而大幅度提升计算资源的利用率。可以基于torch.distributed
署的全流程指导。 场景描述 本案例用于指导用户使用PyTorch1.8实现手写数字图像识别，示例采用的数据集为MNIST官方数据集。 通过学习本案例，您可以了解如何在ModelArts平台上训练作业、部署推理模型并预测的完整流程。 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。
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
按需计费适用于资源需求波动的场景，例如面向ToC业务的AIGC推理场景，客户业务量会随时间有规律的波动，按需计费模式能大幅降低客户的业务成本。可在运行自动学习作业、Workflow工作流、创建Notebook实例、创建训练作业、部署模型服务等页面中选择适用的资源规格。 约束限制 按需计费的资源池不支持跨region使用。
昇腾规格 规格名称 描述 Ascend 1*ascend-snt9b|ARM 24核 192GB Snt9b单卡规格，配搭ARM处理器，适合深度学习场景下的模型训练和调测 ModelArts提供了面向推理迁移工作的预置镜像，其中包含了最新商用版驱动、昇腾软件开发库，迁移工具链等。预置
【可选】自定义数据集dataset_info.json配置文件绝对路径；如使用自定义数据集，yaml配置文件需添加此参数。 是否选择加速深度学习训练框架Deepspeed，可参考表1选择不同的框架 是，选用ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器 ZeRO-0，配置以下参数
务（OBS）中的元模型和容器镜像中的元模型，可对所有迭代和调试的模型进行统一管理。 约束与限制 自动学习项目中，在完成模型部署后，其生成的模型也将自动上传至模型列表中。但是自动学习生成的模型无法下载，只能用于部署上线。 创建模型、管理模型版本等功能目前是免费开放给所有用户，使用此功能不会产生费用。
examples/deepspeed/ds_z3_config.json 可选项。用于指定DeepSpeed的配置文件相对或绝对路径。DeepSpeed是一个开源库，用于加速深度学习训练。通过使用DeepSpeed，可以实现如混合精度训练、ZeRO内存优化等高级特性，以提高训练效率和性能 stage sft 表示训练
ta 【可选】dataset_info.json配置文件所属的绝对路径；如使用自定义数据集，yaml配置文件需添加此参数。 是否选择加速深度学习训练框架Deepspeed，可参考表1选择不同的框架。 是，选用ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器。
集中上传更多的图片时，是有限制的。要求单张图片大小不超过8MB，且只支持JPG、JPEG、PNG和BMP四种格式的图片。 请注意，针对自动学习功能中的添加图片，其图片大小限制不同，要求上传的图片大小不超过5MB。 解决方案： 方法1：使用导入功能。将图片上传至OBS任意目录，通过
None 服务介绍 ModelArts产品 产品介绍 03:19 了解什么是ModelArts ModelArts自动学习 视频介绍 02:59 ModelArts自动学习简介 ModelArts CodeLab 视频介绍 04:16 ModelArts CodeLab介绍 JupyterLab
ta 【可选】dataset_info.json配置文件所属的绝对路径；如使用自定义数据集，yaml配置文件需添加此参数。 是否选择加速深度学习训练框架Deepspeed，可参考表1选择不同的框架。 是，选用ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器。
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