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本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 适配的CANN版本是cann_8
-s /home/ma-user/work/${coco数据集在SFS上的路径} /home/ma-user/coco # 进入到对应目录 # cd /home/ma-user/work/${YOLOX在SFS上的路径} # 安装环境并执行脚本 # /home/ma-user/an
复制需要退订的实例ID。 图4 复制实例ID Server购买订单里绑定的资源ID为Server ID,与Server产品所封装的BMS/ECS ID不同,若要退订Server,需要在ModelArts控制台的“AI专属资源池 > 弹性节点 Server”中查询对应ID。 单击顶部“费用”,进入费用中心,单击“订单管理
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近特定客户的要求,或满足不同地区的法律或其他要求。 可用区 一个可用区(AZ)是一个或多个物理数据中心的集合,有独立的风火水电,AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连,以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 项目 区
sample_name 否 String 根据样本名称搜索(含后缀名)。 sample_time 否 String 样本加入到数据集时,会根据样本在OBS上的最后修改时间(精确到天)建立索引,此处可以根据此时间进行搜索。可选值如下: month:搜索往前30天至今天内添加的样本 day:搜索昨天(往前1天)至今天内添加的样本
使用订阅的HiLens技能: 在“产品订购 > 订单管理 > AI Gallery”页面,单击技能名称左侧,在技能的版本信息单击“安装”即可安装技能至设备上使用,详情请参见安装技能。 图4 安装技能-40 取消或找回订阅的免费模型 当不需要使用AI Gallery中订阅的模型时,可以取消订阅该模
其中,加粗的斜体字段需要根据实际值填写: ma_endpoint为ModelArts的终端节点。 project_id为用户的项目ID。 “X-auth-Token”的值是上一步获取到的Token值。 返回状态码为“200”,响应Body如下所示: { "current": 0, "data": [ {
在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 场景说明 针对ModelArts目前不支持的AI引擎,您可以通过自定义镜像的方式将编写的模型导入ModelArts,创建为AI应用。 本文详细介绍如何在ModelArts的开发环境Notebook中使用基础镜
auto_awq.html。 Step2 权重格式离线转换(可选) AutoAWQ量化完成后,使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包,在线转换会增加启动时间,可以提前对权重进行转换以减少启动时间,转换步骤如下: 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本:
pipeline的主要作用是将onnx模型进行一系列编排,并在onnx Runtime上按照编排顺序执行。因此,需要将转换得到的mindir模型按照相同的逻辑进行编排,并在MindSpore Lite上执行。只需要将原始onnx的pipeline中涉及到onnx模型初始化及推理的接口替换为MindSpore
wf.AlgorithmParameters(name="save_model_secs", value=wf.Placeholder(name="save_model_secs", placeholder_type=wf.PlaceholderType.INT, default=60
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Step1 检查环境 SSH登录机器后,检查NPU设备检查。运行如下命令,返回NPU设备信息。 npu-smi info 如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。 检查docker是否安装。 docker
准备预测分析数据 使用ModelArts自动学习构建预测分析模型时,您需要将数据上传至对象存储服务(OBS)中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域,例如OBS桶区域为“北京四”时,必须保证ModelArts管理控制台区域也在“北京四”区域,否则会导致无法获取到相关数据。 数据集要求
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本章节介绍基于PyTorch引擎的多机多卡数据并行训练。并提供了分布式训练调测具体的代码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
型”。该技术的主要作用就是在将音频与图片、音频与视频进行合成时,口型能够自然。 案例主要介绍如何基于ModelArts DevServer上的昇腾NPU资源进行模型训练推理。 ModelArts Standard权限配置 样例 对应功能 场景 说明 ModelArts Standard权限管理
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