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准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard。资源规格需要使用专属资源池中的昇腾Snt9B资源,请参考创建资源池购买资源。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 专属资源池驱动检查 登录ModelArts控制台,单击“专属资源池
场景描述 ModelArts作为顶层服务,其部分功能依赖于其他服务的访问权限。本章节主要介绍对于IAM子账号使用ModelArts时,如何根据需要开通的功能配置子账号相应权限。 权限列表 子账号的权限,由主用户来控制,主用户通过IAM的权限配置功能设置用户组的权限,从而控制用户组
SD3 Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907) 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
Qwen-VL基于DevServer适配Pytorch NPU的Finetune训练指导(6.3.910) Qwen-VL是规模视觉语言模型,可以以图像、文本、检测框作为输入,并以文本和检测框作为输出。具有强大的性能、多语言对话、多图交错对话、支持中文开放域定位、细粒度识别和理解等特点。
环境准备 迁移环境简介 ModelArts开发环境针对推理昇腾迁移的场景提供了云上可以直接访问的开发环境,具有如下优点: 利用云服务的资源使用便利性,可以直接使用到不同规格的昇腾设备。 通过指定对应的运行镜像,可以直接使用预置的、在迁移过程中所需的工具集,且已经适配到最新的版本可以直接使用。
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准备镜像 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 训练基础镜像 swr
使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 本文为用户提供如何将本地的自定义算法通过简单的代码适配,实现在ModelArts上进行模型训练与部署的全流程指导。 场景描述 本案例用于指导用户使用PyTorch1.8实现手写数字图像识别,示例采用的数据集为MNIST官方数据集。
Step2 为用户配置云服务使用权限 主用户为子账号授予ModelArts、OBS等云服务的使用权限后,子账号才可以使用这些云服务。此步骤介绍如何为用户组中的所有子账号授予使用ModelArts、OBS、SWR等各类云服务的权限。 主用户在IAM服务的用户组列表页面,单击“授权”,进入到授权页面,为子账号配置权限。
GPU A系列裸金属服务器节点内如何进行NVLINK带宽性能测试方法? 场景描述 本文指导如何进行节点内NVLINK带宽性能测试,适用的环境为:Ant8或者Ant1 GPU裸金属服务器, 且服务器中已经安装相关GPU驱动软件,以及Pytorch2.0。 GPU A系列裸金属服务器
导出ModelArts数据集中的数据到AI Gallery 针对数据集中的数据,用户可以选中部分数据或者通过条件筛选出需要的数据,导出到AI Gallery。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。发布到AI Gallery中的数据集,可以设置是否公开,将数据集公开给其他人使用。
更新Notebook实例 变更镜像 ModelArts允许用户在同一个Notebook实例中切换镜像,方便用户灵活调整实例的AI引擎。Notebook实例状态需在“停止”中才可以变更镜像。 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“开发环境 > Notebook”,进入Notebook页面。
配置ModelArts委托授权 对于所有用户(包括个人用户),需要完成ModelArts委托授权才能使用MaaS服务,否则会造成您的操作出现不可预期的错误。 如果您是个人用户,则不需要考虑细粒度权限问题,完成ModelArts委托授权即可使用ModelArts的所有权限。 Mod
LLaMA-VID基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.910) 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LLaMA-VID的推理过程。 约束限制 本方案目前仅适用于企业客户。
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给子账号配置开发环境基本使用权限 场景描述 本文介绍开发环境场景下子账号所需的基本使用权限,您可参考权限清单新增对应业务场景的权限。示例场景为授权子账号使用Notebook进行调试,数据和代码存放在并行文件系统。以下内容需使用管理账号进行配置。 权限清单 权限 表1 开发环境所需权限
在Linux上安装配置Grafana 适用场景 本章节适用于在Linux操作系统的PC中安装配置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
InternVL2基于DevServer适配PyTorch NPU训练微调指导(6.3.908) 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InternVL2模型的训练过程,包括Finetune训练、LoRA训练。