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perchannel的量化形式,使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内,同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见表3。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ (huggingface.co)量化模型权重,然后在NPU的机器上实现推理量化。
如何查看ModelArts中正在收费的作业? 如何查看ModelArts消费详情? 更多 自动学习 自动学习生成的模型,存储在哪里?支持哪些其他操作? 在ModelArts中图像分类和物体检测具体是什么? 自动学习训练后的模型是否可以下载? 自动学习项目中,如何进行增量训练? 更多 训练作业
定义引擎。 第三方案例列表 第三方案例来源为华为云开发者社区“云驻计划”。由于ModelArts产品的持续更新和迭代,第三方案例中的界面和步骤可能因时效性而与最新产品有所差异,仅供学习和参考。 表5 第三方案例列表 分类 文章名称 作者 Standard自动学习 2步打通ModelArts和Astro实现AI应用落地
在ModelArts中训练好后的模型如何获取? 使用自动学习产生的模型只能在ModelArts上部署上线,无法下载至本地使用。 使用自定义算法或者订阅算法训练生成的模型,会存储至用户指定的OBS路径中,供用户下载。 父主题: Standard模型训练
模型微调是深度学习中的一种重要技术,它是指在预训练好的模型基础上,通过调整部分参数,使其在特定任务上达到更好的性能。 在实际应用中,预训练模型是在大规模通用数据集上训练得到的,而在特定任务上,这些模型的参数可能并不都是最合适的,因此需要进行微调。 AI Gallery的模型微调,简
Standard一键完成商超商品识别模型部署 ModelArts的AI Gallery中提供了大量免费的模型供用户一键部署,进行AI体验学习。 本文以“商超商品识别”模型为例,完成从AI Gallery订阅模型,到ModelArts一键部署为在线服务的免费体验过程。 “商超商品识别”模型可以识别8
“No space left”。 原因分析 TensorFlow多节点任务会启动parameter server(简称ps)和worker两种角色,ps和worker会被调度到相同的机器上。由于训练数据对于ps没有用,因此在代码中ps相关的逻辑不需要下载训练数据。如果ps也下载
Megatron-DeepSpeed是一个基于PyTorch的深度学习模型训练框架。它结合了两个强大的工具:Megatron-LM和DeepSpeed,可在具有分布式计算能力的系统上进行训练,并且充分利用了多个GPU和深度学习加速器的并行处理能力。可以高效地训练大规模的语言模型。 Megatron-LM是
使用OBS客户端上传文件的操作指导:上传文件 方法一:在Notebook中通过Moxing上传下载OBS文件 MoXing是ModelArts自研的分布式训练加速框架,构建于开源的深度学习引擎TensorFlow、PyTorch等之上,使用MoXing API可让模型代码的编写更加简单、高效。
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”查看创建失败的资源池。
Gallery深谙开发者在人工智能项目推进过程中面临的实际困难,尤其是高昂的模型训练与部署成本,这往往成为创意落地的阻碍。通过大量开发者实践,针对主流昇腾云开源大模型,沉淀最佳的算力组合方案,为开发者在开发模型的最后一步,提供最佳实践的算力方案、实践指南和文档,节省开发者学习和试错资金成本,提升学习和开发效率。 父主题:
Workflow工作流配置参数的样例。 delay Boolean 是否为延迟输入的参数,默认为否。 default Object 配置参数的默认值。 value Object 参数值。 enum Array of objects Workflow工作流配置参数的枚举项。 used_steps
集群在相同vpc下的某一台机器上。单击kubectl后的“配置”按钮。按照界面提示步骤操作即可。 图3 通过内网使用kubectl工具 通过公网使用kubectl工具,可以将kubectl安装在任一台可以访问公网的机器。 首先需要绑定公网地址,单击公网地址后的“绑定”按钮。 图4
代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂载/home/ma-user目录,此目录为ma-user用户家目录。
执行以下命令,查看NVIDIA和CUDA的版本,以及nvidia-fabricmanager的状态。 systemctl status nvidia-fabricmanager 发现nvidia-fabricmanager的服务为failed状态,尝试重新启动nvidia-f
在创建CCE集群时,会选择 containerd 作为容器引擎,并默认给机器安装。如尚未安装,说明机器操作系统安装错误。需要重新纳管机器,重新安装操作系统。 安装nerdctl工具。nerdctl是containerd的一个客户端命令行工具,使用方式和docker命令基本一致,可用于后续镜像构建步骤中。
在创建CCE集群时,会选择 containerd 作为容器引擎,并默认给机器安装。如尚未安装,说明机器操作系统安装错误。需要重新纳管机器,重新安装操作系统。 安装nerdctl工具。nerdctl是containerd的一个客户端命令行工具,使用方式和docker命令基本一致,可用于后续镜像构建步骤中。
r} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的大文件系统,dir为宿主机中文件目录,${container_work_dir}为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂载到/home/ma-user目录,此目录为ma-user用户家目录。如果容
否 1.0 Float 控制要考虑的前几个tokens的累积概率的浮点数。必须在 (0, 1] 范围内。设置为1表示考虑所有tokens。 temperature 否 1.0 Float 控制采样的随机性的浮点数。较低的值使模型更加确定性,较高的值使模型更加随机。0表示贪婪采样。 stream
否 1.0 Float 控制要考虑的前几个tokens的累积概率的浮点数。必须在 (0, 1] 范围内。设置为1表示考虑所有tokens。 temperature 否 1.0 Float 控制采样的随机性的浮点数。较低的值使模型更加确定性,较高的值使模型更加随机。0表示贪婪采样。 stream