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训练场景和方案介绍 Stable Diffusion(简称SD)是一种基于扩散过程的图像生成模型,应用于文生图场景,能够帮助用户生成图像。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展SDXL和SD1.5模
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.908)
镜像方案说明 准备大模型训练适用的容器镜像,包括获取镜像地址,了解镜像中包含的各类固件版本,配置Standard物理机环境操作。 基础镜像地址 本教程中用到的训练的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr
准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像,包括获取镜像地址,了解镜像中包含的各类固件版本,配置物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础镜像地址 镜像用途 镜像地址 基础镜像(训练和推理通用) 西南-贵阳一:swr.cn-southwest-2
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的DevServer。请参考本文档要求准备DevServer机器。 资源规格要求 计算规格:单机训练需要使用单机8卡,多机训练需要使用2机16卡。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 保存ckpt时超时报错 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.907)
在DevServer上部署SD WebUI推理服务 本章节主要介绍如何在ModelArts的DevServer环境上部署Stable Diffusion的WebUI套件,使用NPU卡进行推理。 步骤一 准备环境 请参考DevServer资源开通,购买DevServer资源,并确保
AI应用的自定义镜像制作流程 如果您使用了ModelArts不支持的AI引擎开发模型,也可通过制作自定义镜像,导入ModelArts创建为AI应用,并支持进行统一管理和部署为服务。 制作流程 场景一: 预置镜像的环境软件满足要求,只需要导入模型包,就能用于创建AI应用,通过镜像保
在JupyterLab使用Git克隆代码仓 在JupyterLab中使用Git插件可以克隆GitHub开源代码仓库,快速查看及编辑内容,并提交修改后的内容。 前提条件 Notebook处于运行中状态。 打开JupyterLab的git插件 在Notebook列表中,选择一个实例,
标注物体检测数据 物体检测之前,首先需考虑如何设计标签,标签设计需要对应所检测图片的明显特征,并且选择的标签比较容易识别(画面主体物与背景区分度较高),每个标签就是对所检测图片期望识别的全部结果。物体的标签设计完成之后,基于设计好的标签准备该图片的数据,每种需识别出的标签,建议应
训练声音分类模型 完成音频标注后,可以进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的声音分类模型。由于用于训练的音频,至少有2种以上的分类,每种分类的音频数不少于5个。 操作步骤 在开始训练之前,需要完成数据标注,然后再开始模型的自动训练。 在新版自动学习页面,单击项目名称进入运
训练文本分类模型 完成数据标注后,可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的文本分类模型。由于用于训练的文本,至少有2种以上的分类(即2种以上的标签),每种分类的文本数不少于20个。因此在单击“继续运行”按钮之前,请确保已标注的文本符合要求。 操作步骤 在新版自动学习页面,
创建Workflow训练作业节点 功能介绍 该节点通过对算法、输入、输出的定义,实现ModelArts作业管理的能力。主要用于数据处理、模型训练、模型评估等场景。主要应用场景如下: 当需要对图像进行增强,对语音进行除噪等操作时,可以使用该节点进行数据的预处理。 对于一些物体检测,
创建训练作业时,超参目录为什么有的是/work有的是/ma-user? 问题描述 创建训练作业时,输入输出参数的超参目录有的是/work,有的是/ma-user。 图1 目录是/ma-user 图2 目录是/work 解决方案 这是创建训练作业选用的算法有差异导致的。 如果选择的
报错“ssh: connect to host xxx.pem port xxxxx: Connection refused”如何解决? 问题现象 原因分析 实例处于非运行状态。 解决方法 请前往ModelArts控制台查看实例是否处于运行状态,如果实例已停止,请执行启动操作,如
算法运行时需要依赖鉴权服务,公共资源池是否支持两者打通网络? 不支持,公共资源池不能打通网络。可通过专属资源池打通网络,使用ModelArts服务。 父主题: Standard资源池
# 基于AscendSpeed的训练代码 |──ascendcloud_patch/ # 针对昇腾云平台适配的功能补丁包 |──scripts/ # 训练需要的启动脚本
务所需的资源卡数。 在“运行时长控制”选择是否指定运行时长。 不限时长:不限制作业的运行时长,AI Gallery工具链服务部署完成后将一直处于“运行中”。 指定时长:设置作业运行几小时候后停止,当AI Gallery工具链服务运行时长达到指定时长时,系统将会暂停作业。时长设置不能超过计算资源的剩余额度。
使用AI Gallery SDK构建自定义模型 AI Gallery的Transformers库支持部分开源的模型结构框架,并对昇腾系列显卡进行了训练/推理性能优化,可以做到开箱即用。如果你有自己从头进行预训练的模型,AI Gallery也支持使用SDK构建自定义模型接入AI Gallery。
准备镜像 准备训练Baichuan2-13B模型适用的容器镜像,包括获取镜像地址,了解镜像中包含的各类固件版本,配置DevServer物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 基础镜像(训练和推理通用)