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推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动
使用自动分组智能标注作业 为了提升智能标注算法精度,可以均衡标注多个类别,有助于提升智能标注算法精度。ModelArts内置了分组算法,您可以针对您选中的数据,执行自动分组,提升您的数据标注效率。 自动分组可以理解为数据标注的预处理,先使用聚类算法对未标注图片进行聚类,再根据聚类
JupyterLab常用功能介绍 JupyterLab视频介绍 JupyterLab主页介绍 下面介绍如何从运行中的Notebook实例打开JupyterLab。 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“开发空间 > Notebook”,进入Notebook页面。
ModelArts预置镜像更新说明 本章节提供了ModelArts预置镜像的变更说明 ,比如依赖包的变化,方便用户感知镜像能力的差异,减少镜像使用问题。 统一镜像更新说明 表1 统一镜像更新说明 镜像名称 更新时间 更新说明 mindspore_2.3.0-cann_8.0.rc1-py_3
创建Workflow数据集节点 功能介绍 通过对ModelArts数据集能力进行封装,实现新版数据集的创建功能。主要用于通过创建数据集对已有数据(已标注/未标注)进行统一管理的场景,后续常接数据集导入节点或者数据集标注节点。 属性总览 您可以使用CreateDatasetStep
在Linux上安装配置Grafana 前提条件 一台可访问外网的Ubuntu服务器。如果没有请具备以下条件: 准备一台ECS服务器(建议规格选8U或者以上,镜像选择Ubuntu,建议选择22.04版本,本地存储100G),具体操作请参考《弹性云服务器快速入门》。 购买弹性公网IP
在Notebook上安装配置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中依次执行以下命令,下载并安装Grafana。 mkdir -p /home/ma-user/work/grf
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
日志提示“pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected .* fields” 问题现象 使用pandas读取csv数据表时,日志报出如下错误导致训练作业失败: pandas.errors.ParserError:
VS Code连接开发环境失败时,请先进行基础问题排查 VS Code连接开发环境失败时,请参考以下步骤进行基础排查。 网络链路检查 在ModelArts控制台查看Notebook实例状态是否正常,确保实例无问题。 在VS Code Terminal里执行如下命令检测SSH命令是否可用;
# 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
训练专属预置镜像列表 ModelArts平台提供了Tensorflow,PyTorch,MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像,镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时,您可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练基础镜像列表
现功能。该功能会对剩余未标注图片的标注优先级给出建议。因为标注优先级高的图片的智能标注结果未达到预期,所以称之为难例。 ModelArts平台提供的自动难例发现功能,在智能标注以及数据采集筛选过程中,将自动标注出难例,建议对难例数据进一步确认标注,然后将其加入训练数据集中,使用此
# 基于LLaMAFactory的训练代码 |──ascendcloud_patch/ # 针对昇腾云平台适配的功能补丁包 |──demo.yaml # 样例yaml配置文件
# 基于LLaMAFactory的训练代码 |──ascendcloud_patch/ # 针对昇腾云平台适配的功能补丁包 |──demo.yaml # 样例yaml配置文件
# 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
准备镜像 镜像方案说明 ECS获取和上传基础镜像 使用基础镜像 ECS中构建新镜像 父主题: 准备工作
使用VS Code提交代码时弹出对话框提示用户名和用户邮箱配置错误 在VS Code环境中,执行Ctrl+Shift+P。 搜Python: Select Interpreter,选择对应的Python环境。 单击页面上方的“Terminal > New Terminal”,此时
LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例,执行脚本0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所
预训练超参配置 本章节介绍预训练前的超参配置,可以根据实际需要修改。 预训练脚本baichuan2.sh,存放在“6.3.904-Ascend/llm_train/AscendSpeed/scripts/baichuan2”目录下。训练前,可以根据实际需要修改超参配置。 表1 超参配置