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生图场景。对于输入的文字,它将会通过一个文本编码器将其转换为文本嵌入,然后和一个随机高斯噪声,一起输入到U-Net网络中进行不断去噪。在经过多次迭代后,最终模型将输出和文字相关的图像。 SD1.5 Finetune是指在已经训练好的SD1.5模型基础上,使用新的数据集进行微调(f
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。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。 检查是否安装docker。
在某些推理场景中,模型输入的shape可能是不固定的,因此需要支持用户指定模型的动态shape,并能够在推理中接收多种shape的输入。在CPU上进行模型转换时无需考虑动态shape问题,因为CPU算子支持动态shape;而在Ascend场景上,算子需要指定具体的shape信息,并且在模型转换的编译
使用Msprobe的整网Dump和比对分析功能。 首先安装社区Msprobe工具,命令如下: pip install mindstudio-probe 使能工具进行数据Dump分析。本实验可在train.py中如下两处添加使能代码: 其中config.json的内容如下: { "task":
使用pip install时出现“没有空间”的错误 问题现象 在Notebook实例中,使用pip install时,出现“No Space left...”的错误。 解决办法 建议使用pip install --no-cache ** 命令安装,而不是使用pip install **。
objects 发布版本的各标签统计信息列表。 label_type String 发布版本的标签类型。可选值如下: multi:表示含有多标签样本 single:表示所有样本均为单标签 manifest_cache_input_path String 版本发布时的manifest文件缓存输入路径。
表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。 tensor-model-parallel-size 8 表示张量并行。 pipeline-model-parallel-size 4 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等,与权重转换时设置的值相等。 context-parallel-size
ctory 下执行启动脚本,先修改以下命令中的参数,再复制执行。 启动训练脚本可使用以下两种启动命令,二选一即可,其中区别如下: 方法一:传递参数形式:将主节点IP地址、节点个数、节点RANK的参数传递至运行的脚本中执行。 # 单机执行命令为:sh scripts_modelli
Lite使用中遇到问题时,例如模型转换失败、训练后量化转换失败、模型推理失败、模型推理精度不理想、模型推理性能不理想、使用Visual Studio报错、使用Xcode构建APP报错等,您可以先查看日志信息进行定位分析。 多数场景下的问题可以通过日志报错信息直接定位。如果日志的信息不能定位问题,
运行如下命令查询驱动版本,回显信息中的“Software Version”字段值表示驱动版本。NPU ID表示设备编号,可通过npu-smi info -l命令查询。 npu-smi info -t board -i NPU ID 如果Atlas 300I Duo推理卡的驱动版本低于24
${MA_JOB_DIR}/demo-code/main.sh 启动命令支持使用“;”和“&&”拼接多条命令,命令中的“demo-code”为存放代码目录的最后一级OBS目录,以实际情况为准。 本地代码目录 指定训练容器的本地目录,启动训练时系统会将代码目录下载至此目录。 此参数可选,
存储配置 选择“云硬盘EVS”。 磁盘规格 按照对应的存储使用情况选择存储大小。 SSH远程开发 如果需通过VS Code远程连接Notebook实例,可打开SSH远程开发,并选择自己的密钥对。 在Notebook列表,单击“操作”列的“打开”,打开Notebook实例。 克隆ModelArts
zip到主机中,包获取路径请参见表2。 将权重文件上传到Server机器中。权重文件的格式要求为Huggingface格式。开源权重文件获取地址请参见表3。 如果使用模型训练后的权重文件进行推理,模型训练及训练后的权重文件转换操作可以参考相关文档章节中提供的模型训练文档。 权重要求放在磁盘的指定目录,并做目录大小检查,参考命令如下:
flavors Array of NotebookFlavor objects 支持切换的规格列表。 pages Integer 总的页数。 size Integer 每一页的数量。 total Long 总的记录数量。 表4 NotebookFlavor 参数 参数类型 描述 arch String
8:图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9:图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10:图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11:图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12:图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
zip到主机中,包获取路径请参见表2。 将权重文件上传到Server机器中。权重文件的格式要求为Huggingface格式。开源权重文件获取地址请参见表3。 如果使用模型训练后的权重文件进行推理,需要上传训练后的权重文件和开源的原始权重文件。模型训练及训练后的权重文件转换操作可以参考相关文档章节中提供的模型训练文档。
<可选>任务完成输出excel表格路径,默认为"./"当前所在路径。 查看性能结果 任务完成之后会在test-benchmark目录下生成excel表格: 性能结果LLaMAFactory_train_performance_benchmark_<版本号>_<时间戳>.xlsx 表格样例如下: 父主题:
sh脚本实现OBS和训练容器间的数据传输 自定义容器在ModelArts上训练和本地训练的区别如下图: 图1 本地与ModelArts上训练对比 ModelArts上进行训练比本地训练多了一步OBS和容器环境的数据迁移工作。 增加了和OBS交互工作的整个训练流程如下: 建议使用O
在ModelArts的Notebook中如何将git clone的py文件变为ipynb文件? 问题描述 在ModelArts的Notebook中如何将git clone的py文件变为ipynb文件? 处理方法 在ipynb文件中,执行%load XXX.py命令,即可将py文件内容加载到ipynb中。
<可选>任务完成输出excel表格路径,默认为"./"当前所在路径。 查看性能结果 任务完成之后会在test-benchmark目录下生成excel表格: 性能结果 LLaMAFactory_train_performance_benchmark_<版本号>_<时间戳>.xlsx 表格样例如下: 父主题: