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服务的即时可用性,开发者无需经历繁琐的环境配置步骤,即可直观感受模型效果,快速尝鲜大模型,真正达到“即时接入,即时体验”的效果。 当开发者对希望对模型进行开发和训练,AI Gallery为零基础开发者,提供无代码开发工具,快速推理、部署模型;为具备基础代码能力的开发者,AI Ga
Gallery,单击右上角“我的Gallery”进入我的Gallery页面。 单击左上方“创建资产”,选择“模型”。 在“创建模型”弹窗中配置参数,单击“创建”。 表1 创建模型 参数名称 说明 英文名称 必填项,模型的英文名称。 如果没有填写“中文名称”,则资产发布后,在模型页签上会显示该“英文名称”。
在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题: 云上迁移适配故障
训练过程Megatron格式权重 |──converted_mg2hf_weight # 训练完成转换为HF格式权重目录,只有配置了自动转换才有内容,否则为空 |──logs # 训练过程日志
Gallery,单击右上角“我的Gallery”进入我的Gallery页面。 单击左上方“创建资产”,选择“数据集”。 在“创建数据集”弹窗中配置参数,单击“创建”。 表1 创建数据集 参数名称 说明 英文名称 必填项,数据集的英文名称。 如果没有填写“中文名称”,则资产发布后,在数据集页签上会显示该“英文名称”。
在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题: GPU相关问题
在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题: GPU相关问题
致。 在“专属资源池扩缩容”页面,设置“资源配置 > 可用区”,可用区可选择随机分配和指定AZ。 选择随机分配时,扩缩容完成后,节点的可用区分布由系统后台随机选择。 选择指定AZ时,可指定扩缩容完成后节点的可用区分布。 图1 资源配置(单节点方式) 修改容器引擎空间大小 扩容资源
运行过程中,ModelArts后台通过指标正则表达式获取搜索指标参数,朝指定的优化方向进行超参优化。用户需要在代码中打印搜索参数并在控制台配置以下参数。 图1 设置算法搜索功能 搜索指标 搜索指标为目标函数的值,通常可以设置为loss、accuracy等。通过优化搜索指标的目标值
说明用户输入了有效的仓库地址,同时给出该仓库下所有的分支供选择,选择完成后单击“克隆”开始Clone仓库。 GitHub开源仓库地址:https://github.com/jupyterlab/extension-examples 图3 输入有效的GitHub开源仓库地址 Clone仓库的过程中会将进度展示出来。
在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题: 硬盘限制故障
模型权重目录下 /home/ma-user/work/model-dir/Qwen-VL-Chat/ https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-VL/assets/SimSun.ttf
模型权重目录下 /home/ma-user/work/model-dir/Qwen-VL-Chat/ https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-VL/assets/SimSun.ttf
在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题: GPU相关问题
odelArts提供了即开即用的云上集成开发环境,包含迁移所需要的算力资源、AI框架、昇腾开发套件以及迁移调优工具链,最大程度减少客户自行配置环境的复杂度。 范围 本文涉及PyTorch训练的单卡和分布式业务迁移到昇腾的业务范围。当前针对常见的开源LLM/AIGC等领域的开源模型
推理服务在线测试支持文件、图片、json三种格式。通过部署为在线服务Predictor可以完成在线推理预测。 示例代码 在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 场景:部署在线服务Predictor的推理预测
ailed to initialize NVML 问题现象 华为云裸金属服务器,NVIDIA驱动卸载后重新安装。 (1)已卸载原有版本NVIDIA驱动和CUDA版本,且已安装新版本的NVIDIA驱动和CUDA版本 (2)执行nvidia-smi失败,提示Failed to initialize
训练作业、模型推理(即模型管理和部署上线)支持的AI框架及其版本,请参见如下描述。 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascend规格的统一镜像,包括MindSpore、PyTorch。适用于Standard开发环境,模型训练,服务部署,请参考下表。镜像的URL、包含
error 问题现象 在Vnt1 GPU裸金属服务器(Ubuntu18.04系统),安装NVIDIA 470+CUDA 11.4后使用“nvidia-smi”和“nvcc - V”显示正确的安装信息,然后使用Pytorch下述命令验证cuda有效性: print(torch.cuda
自动学习训练后的模型是否可以下载? 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看,或者将此模型部署为在线服务。 父主题: Standard自动学习