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训练业务迁移到昇腾设备场景介绍 场景介绍 本文介绍如何将客户已有的PyTorch训练业务迁移到昇腾设备上运行并获得较好的模型训练效果。华为云ModelArts针对该场景提供了系统化的迁移指导,包括迁移原理、迁移流程以及迁移后的精度调试及性能调优方法介绍。此外,ModelArts提供了即开即用的云上集成开发环境
Wav2Lip训练基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.907) 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的DevServer环境中,使用NPU卡训练Wav2Lip模型。本文档中提供的Wav2Lip模型,是在原生Wav2Lip代码基础上适配后的模型
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基本配置 权限配置 创建网络 专属资源池VPC打通 ECS服务器挂载SFS Turbo存储 在ECS中创建ma-user和ma-group obsutil安装和配置 (可选)工作空间配置 父主题: 专属资源池训练
Lite Cluster使用流程 ModelArts Lite Cluster面向k8s资源型用户,提供托管式k8s集群,并预装主流AI开发插件以及自研的加速插件,以云原生方式直接向用户提供AI Native的资源、任务等能力,用户可以直接操作资源池中的节点和k8s集群。本文旨在帮助您了解
模型训练存储加速 针对AI训练场景中大模型Checkpoint保存和加载带来的I/O挑战,华为云提供了基于对象存储服务OBS+高性能弹性文件服务SFS Turbo的AI云存储解决方案,如下图所示。 SFS Turbo HPC型支持和OBS数据联动,您可以通过SFS Turbo HPC
分离部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.6.3框架部署并启动推理服务。 什么是分离部署 大模型推理是自回归的过程,有以下两阶段: Prefill阶段(全量推理) 将用户请求的prompt传入大模型,进行计算,中间结果写入KVCache并推出第1个token,属于计算密集型
训练速度突然下降以及执行nvidia-smi卡顿如何解决? 问题现象 在高性能8卡GPU的裸金属上的训练任务突然变慢,以前1个epoch约2小时执行完成,最近1个epoch需要2天才能执行完成,并且执行“nvidia-smi”也明显变很卡顿。 原因分析 根据现象描述可能出现了nvidia-smi
自定义镜像使用场景 在AI业务开发以及运行的过程中,一般都会有复杂的环境依赖需要进行调测并固化。面对开发中的开发环境的脆弱和多轨切换问题,在ModelArts的AI开发最佳实践中,通过容器镜像的方式将运行环境进行固化,以这种方式不仅能够进行依赖管理,而且可以方便的完成工作环境切换。
资源池创建失败的原因与解决方法? 本文主要介绍在ModelArts资源池创建失败时,如何查找失败原因,并解决问题。 问题定位 您可以参考以下步骤,查看资源池创建失败的报错信息,并根据相应的解决方法解决问题: 登录ModelArts控制台,单击弹性集群,单击资源池列表上方的“操作记录
使用Prometheus查看Lite Cluster监控指标 Prometheus是一款开源监控工具,ModelArts支持Exporter功能,方便用户使用Prometheus等第三方监控系统获取ModelArts采集到的指标数据。 本章节主要介绍如何通过Prometheus查看
使用PyCharm Toolkit插件连接Notebook 由于AI开发者会使用PyCharm工具开发算法或模型,为方便快速将本地代码提交到ModelArts的训练环境,ModelArts提供了一个PyCharm插件工具PyCharm ToolKit,协助用户完成SSH远程连接Notebook
执行训练任务【新】 新的训练方式将统一管理训练日志、训练结果和训练配置,使用yaml配置文件方便用户根据自己实际需求进行修改。推荐用户使用该方式进行训练。 权重文件支持以下组合方式,用户根据自己实际要求选择: 训练stage 不加载权重 增量训练:加载权重,不加载优化器(默认开启)
Lite Cluster&Server介绍 ModelArts Lite基于软硬件深度结合、垂直优化,构建开放兼容、极致性价比、长稳可靠、超大规模的云原生AI算力集群,提供一站式开通、网络互联、高性能存储、集群管理等能力,满足AI高性能计算等场景需求。目前其已在大模型训练推理、自动驾驶
通过SSH工具远程使用Notebook 本节操作介绍在Windows环境中使用PuTTY SSH远程登录云上Notebook实例的操作步骤。 前提条件 创建一个Notebook实例,并开启远程SSH开发,配置远程访问IP白名单。该实例状态必须处于“运行中”,具体参见创建Notebook
VS Code连接远端Notebook时报错“XHR failed” 问题现象 VS Code连接远端Notebook时报错“XHR failed”。 原因分析 可能是所在环境的网络有问题,无法自动下载VS Code Server,请手动安装。 解决方法 打开VS Code,选择“
执行训练任务(历史版本) 权重文件支持以下组合方式,用户根据自己实际要求选择: 训练stage 不加载权重 增量训练:加载权重,不加载优化器 断点续训:加载权重+优化器 pt sft CKPT_LOAD_TYPE=0 CKPT_LOAD_TYPE=1 USER_CONVERTED_CKPT_PATH
在ModelArts的Notebook中如何在代码中打印GPU使用信息? 用户可通过shell命令或python命令查询GPU使用信息。 使用shell命令 执行nvidia-smi命令。 依赖CUDA nvcc watch -n 1 nvidia-smi 执行gpustat命令。
MiniCPM-V2.0推理及LoRA微调基于DevServer适配PyTorch NPU指导(6.3.910) 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的DevServer环境中,使用NPU卡对MiniCPM-V2.0进行LoRA微调及推理。本文档中提供的训练脚本,是基于原生