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Integer 可以选择的最大节点数量(max_num,为1代表不支持分布式)。 cpu Cpu object cpu规格信息。 gpu Gpu object gpu规格信息。 npu Npu object Ascend规格信息。 memory Memory object 内存信息。 disk
tools/run.sh 资源池:在“专属资源池”页签选择GPU规格的专属资源池。 规格:选择8卡GPU规格。 计算节点:1。 SFS Turbo:增加挂载配置,选择SFS名称,云上挂载路径为“/home/ma-user/work”。 为了和Notebook调试时代码路径一致,保持相同的启
训练作业 OBS操作相关故障 云上迁移适配故障 硬盘限制故障 外网访问限制 权限问题 GPU相关问题 业务代码问题 预置算法运行故障 训练作业运行失败 专属资源池创建训练作业 训练作业性能问题 Ascend相关问题
功能)中部署推理服务。 Step1 准备模型文件和权重文件 在OBS桶中,创建文件夹,准备模型权重文件、推理启动脚本run_vllm.sh及SSL证书。此处以chatglm3-6b为例。 模型权重文件获取地址请参见支持的模型列表和权重文件。 如果需要部署量化模型,请参考推理模型量
用户项目ID,获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 limit 否 Integer 每一页的数量,默认值200。 name 否 String 镜像名称,长度限制512个字符,支持小写字母、数字、中划线、下划线和点。 name_fuzzy_match
创建单机多卡的分布式训练(DataParallel) 创建多机多卡的分布式训练(DistributedDataParallel) 示例:创建DDP分布式训练(PyTorch+GPU) 示例:创建DDP分布式训练(PyTorch+NPU) 父主题: 使用ModelArts Standard训练模型
stack size > 8000 max user processes > 1000000 gpu检查 gpu-check 使用gpu,且使用v2训练引擎时(北京四暂无) 检测到gpu 触发容错环境检测达到的效果 容错检查正常通过时,会打印检测项目的日志,表示具体涉及的检查项目
Integer 可以选择的最大节点数量(max_num,为1代表不支持分布式)。 cpu cpu object cpu规格信息。 gpu gpu object gpu规格信息。 npu npu object Ascend规格信息。 memory memory object 内存信息。 表39
--world_size <node_num>参数。 启动文件需要解析上述参数。 PyTorch-GPU框架的代码示例,请参见示例:创建DDP分布式训练(PyTorch+GPU)中的方式一 TensorFlow-GPU框架启动原理 单机场景下(即选择的实例数为1),ModelArts只会在一个节点
Integer 可以选择的最大节点数量(max_num,为1代表不支持分布式)。 cpu Cpu object cpu规格信息。 gpu Gpu object gpu规格信息。 npu Npu object Ascend规格信息。 memory Memory object 内存信息。 disk
w、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上,使得这些计算引擎分布式性能更高,同时易用性更好。MoXing包含很多组件,其中MoXing Framework模块是一个基础公共组件,可用于访问OBS服务,和具体的AI引擎解耦,在ModelArts支持的所有A
即时接入,即时体验”的效果。 当开发者对希望对模型进行开发和训练,AI Gallery为零基础开发者,提供无代码开发工具,快速推理、部署模型;为具备基础代码能力的开发者,AI Gallery将复杂的模型、数据及算法策略深度融合,构建了一个高效协同的模型体验环境,让开发者仅需几行代
otas 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workspace_id 是 String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”,存在创建并使用的工作空间,以实际取值为准。
功能)中部署推理服务。 Step1 准备模型文件和权重文件 在OBS桶中,创建文件夹,准备模型权重文件、推理启动脚本run_vllm.sh及SSL证书。此处以chatglm3-6b为例。 模型权重文件获取地址请参见支持的模型列表和权重文件。 如果需要部署量化模型,请参考推理模型量
换为您的OBS桶名称)。预下载至本地目录选择“不下载”。 “资源类型”:选择GPU单卡的规格。如果有免费GPU规格,可以选择免费规格进行训练。 其他参数保持默认即可。 本样例代码为单机单卡场景,选择GPU多卡规格会导致训练失败。 单击“提交”,确认训练作业的参数信息,确认无误后单击“确定”。
网。默认将创建在第一个子网下。 表11 PoolDriver 参数 参数类型 描述 gpuVersion String GPU驱动版本,物理资源池中含有GPU规格时可填,例如:"440.33"。 npuVersion String NPU驱动版本,物理资源池中含有ascend规格时可填,例如:"C78"。
指定可用区扩容时,指定可用区的节点数。 表9 PoolDriver 参数 是否必选 参数类型 描述 gpuVersion 否 String GPU驱动版本,物理资源池中含有GPU规格时可填,例如:"440.33"。 npuVersion 否 String NPU驱动版本,物理资源池中含有ascend规格时可填,例如:"C78"。
sh 资源池:在“专属资源池”页签选择GPU规格的专属资源池。 规格:选择所需GPU规格。 计算节点个数:选择需要的节点个数。 SFS Turbo:增加挂载配置,选择SFS名称,云上挂载路径为“/home/ma-user/work”。 为了和Notebook调试时代码路径一致,保
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-Z
网。默认将创建在第一个子网下。 表11 PoolDriver 参数 参数类型 描述 gpuVersion String GPU驱动版本,物理资源池中含有GPU规格时可填,例如:"440.33"。 npuVersion String NPU驱动版本,物理资源池中含有ascend规格时可填,例如:"C78"。