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类、物体检测等等。不同的项目对数据的要求,使用的AI开发手段也是不一样的。 准备数据 数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。 按照确定的分析目的,有目的性的收集、整合相关数据,数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获取数据的真实可靠性。而事实上,不能一次性将所有数据都
iling参数,确保能采集到16步的数据。 对于所有step稳定劣化的场景,避免采集第一个step的profiling即可,可以采集任意step如第15个step即可。 对于偶现且劣化现象出现的step数不固定的场景,则需要确保能采集到该不固定的step。 profiling数据采集请参考Ascend
供轻量级的虚拟化,以便隔离进程和资源。尽管容器技术已经出现很久,却是随着Docker的出现而变得广为人知。Docker是第一个使容器能在不同机器之间移植的系统。它不仅简化了打包应用的流程,也简化了打包应用的库和依赖,甚至整个操作系统的文件系统能被打包成一个简单的可移植的包,这个包
运行Dockerfile文件,在镜像的基础上构建新镜像。 Step1 构建新ModelArts Standard训练镜像 获取模型软件包,并上传到ECS的目录下(可自定义路径),获取地址参考表1。 解压AscendCloud压缩包及该目录下的训练代码AscendCloud-LLM-6
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型文件系统来加速对OBS对象存储中的数据访问,并将生成的结果数据
8*ascend-snt9b表示昇腾8卡。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 创建OBS桶 ModelArts使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)进行数据存储以及模型的备份和快照,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此,在使用ModelArts之前通常
Gallery,单击右上角“我的Gallery > 我的资产 > 模型”,进入“我的模型”页面。 选择“我的订阅”页签,进入个人订阅的模型列表。 在模型列表选择需要推送的模型,单击“应用控制台”列的服务名称将模型推送至不同应用控制台。 图2 选择应用控制台 如果订阅的是ModelArts模
从小到大的顺序进行排序,取第99%的值作为TP99的值。 ≥ms ModelArts在线服务 1分钟 tp_999 TP99.9 上1分钟内,统计该请求每次响应所消耗的时间,并将这些时间按从小到大的顺序进行排序,取第99.9%的值作为TP99.9的值。 ≥ms ModelArts在线服务
<=1,表示机器标注的置信度。 creation_time String 创建该标注的时间。是用户写入标注的时间,不是Manifest生成时间。 annotated_by String 标注人。 annotation_format String 描述标注文件的格式。默认为“PASCAL
8*ascend-snt9b表示昇腾8卡。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 创建OBS桶 ModelArts使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)进行数据存储以及模型的备份和快照,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此,在使用ModelArts之前通常
在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 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NPU设备和驱动,或释放被挂载的NPU。
910软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.912-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳,以包名发布的实际时间为准。 获取路径:Support-E,在此路径中查找下载ModelArts 6.3.912 版本。 说明: 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信
可用区是同一服务区内,电力和网络互相独立的地理区域,一般是一个独立的物理机房,这样可以保证可用区的独立性。是否将资源放在同一可用区内,主要取决于您对容灾能力和网络时延的要求。 如果您的应用需要较高的容灾能力,建议您将资源部署在同一区域的不同可用区内。 如果您的应用要求实例之间的网络延时较低,则建议您将资源创建在同一可用区内。
train_13b.sh 的脚本,开始训练。 在训练中,程序会自动执行对数据集预处理、权重转换、执行训练等操作,具体可通过训练启动脚本说明和参数配置、训练的数据集预处理说明、训练的权重转换说明了解其中的操作。 训练完成后在SFS Turbo中保存训练的模型结果。(多机情况下,只有
train_13b.sh 的脚本,开始训练。 在训练中,程序会自动执行对数据集预处理、权重转换、执行训练等操作,具体可通过训练启动脚本说明和参数配置、训练的数据集预处理说明、训练的权重转换说明了解其中的操作。 训练完成后在SFS Turbo中保存训练的模型结果。(多机情况下,只有
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。配合ModelArts提供的云化容
train_13b.sh 的脚本,开始训练。 在训练中,程序会自动执行对数据集预处理、权重转换、执行训练等操作,具体可通过训练启动脚本说明和参数配置、训练的数据集预处理说明、训练的权重转换说明了解其中的操作。 训练完成后在SFS Turbo中保存训练的模型结果。(多机情况下,只有
train_13b.sh 的脚本,开始训练。 在训练中,程序会自动执行对数据集预处理、权重转换、执行训练等操作,具体可通过训练启动脚本说明和参数配置、训练的数据集预处理说明、训练的权重转换说明了解其中的操作。 训练完成后在SFS Turbo中保存训练的模型结果。(多机情况下,只有
thon和pip的安装路径,具体步骤如下。pip的安装路径一般为Python所在目录的Scripts文件夹。 快捷键“win+R”,在“运行”窗口中输入“sysdm.cpl”,单击“确定”。 在“系统属性”中切换到“高级”页签,单击“环境变量”。 在“环境变量”的“用户变量”中鼠
在Notebook上安装配置Grafana 适用场景 本章节适用于在ModelArts Standard的Notebook中安装配置Grafana。 前提条件 已创建CPU或GPU类型的Notebook实例,并处于运行中。 打开Terminal。 操作步骤 在Terminal中依