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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
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。
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。
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。
大模型基于DevServer的推理通用指导》。 微调训练和预训练的区别 微调训练是在预训练权重的基础上使用指令数据集进行的,对模型权重进行学习调整。从而针对特定任务达到预期效果。 微调训练与预训练任务的区别主要包括: 使用的数据不同,微调使用的是指令数据集,在处理数据集时需要将--handler-name
【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
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。
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。
BS)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AI应用进行统一管理。 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AI应用列表中。但是自动学习生成的AI应用无法下载,只能用于部署上线。 创建AI应用、管理AI应用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
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
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
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。
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。 父主题: Standard功能介绍
查询自动学习资源规格无需此参数。 engine_id 否 Long 指定作业的引擎ID,默认为“0”。查询自动学习资源规格无需此参数。 project_type 否 Integer 项目类型。默认为“0”。 0:非自动学习项目。 1:自动学习,图像分类。 2:自动学习,物体检测。
后续挂载磁盘、绑定弹性网络IP等操作可在BMS服务控制台上完成。 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。
止因运行Workflow工作流而创建的训练作业和部署的服务。同时,也需清理存储到OBS中的数据。 自动学习:自动学习运行时会收取费用,使用完请及时停止自动学习、停止因运行自动学习而创建的训练作业和部署的服务。同时,也需清理存储到OBS中的数据。 Notebook实例: 运行中的N