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准备镜像环境 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 本教程中用到的训练和推理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 swr.cn-southwest-2
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LLaVA-NeXT基于DevServer适配PyTorch NPU训练微调指导(6.3.912) 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LLaVA-NeXT模型的训练过程,包括pretrain_cl
Bert基于DevServer适配MindSpore Lite推理指导(6.3.910) 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的DevServer上使用昇腾Atlas 300I Duo推理卡计算资源,部署Bert-base-chinese模型推理的详细过程。完成本方案的部署
CogVideoX1.5 5b模型基于DevServer适配PyTorch NPU全量训练指导(6.3.912) 本文档主要介绍如何在ModelArts的DevServer环境中,使用NPU卡对CogVideoX模型进行全量微调。本文档中提供的脚本,是基于原生CogVideoX的
准备镜像环境 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 本教程中用到的训练和推理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 swr.cn-southwest-2
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使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署 ModelArts的AI Gallery中提供了大量免费的模型供用户一键部署,进行AI体验学习。 本文以“商超商品识别”模型为例,完成从AI Gallery订阅模型,到ModelArts一键部署为在线服务的免费体验过程。
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 本教程中用到的训练和推理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 swr.cn-southwest-2
订阅免费算法 在AI Gallery中,您可以查找并订阅免费满足业务需要的算法,直接用于创建训练作业。 AI Gallery中分享的算法支持免费订阅,但在使用过程中如果消耗了硬件资源进行部署,管理控制台将根据实际使用情况收取硬件资源的费用。 前提条件 注册并登录华为云,且创建好OBS桶用于存储数据和模型。
日志提示"Permission denied" 问题现象 训练作业访问挂载的EFS,或者是执行.sh启动脚本时,出现如下错误: OSError: [Errno 13]Permission denied: '/xxx/xxxx' bash: /bin/ln: Permission denied
创建IAM用户并授权使用MaaS 配置ModelArts委托授权章节中介绍的一键式自动授权方式创建的委托的权限比较大,基本覆盖了依赖服务的全部权限。如果华为云账号已经能满足您的要求,则不需要创建独立的IAM用户,您可以跳过本章节,不影响您使用MaaS服务的功能。 ModelArt
"ignore_eos": false, "stream": false }' 服务的API与vLLM官网相同,此处介绍关键参数。详细参数解释请参见官网https://docs.vllm.ai/en/stable/dev/sampling_params.html。 表1
"ignore_eos": false, "stream": false }' 服务的API与vLLM官网相同,此处介绍关键参数。详细参数解释请参见官网https://docs.vllm.ai/en/stable/dev/sampling_params.html。 表1
使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署 ModelArts的AI Gallery中提供了大量免费的模型供用户一键部署,进行AI体验学习。 本文以“商超商品识别”模型为例,完成从AI Gallery订阅模型,到ModelArts一键部署为在线服务的免费体验过程。
查询预置算法 功能介绍 查看预置模型的详情。 URI GET /v1/{project_id}/built-in-algorithms 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。
"ignore_eos": false, "stream": false }' 服务的API与vLLM官网相同,此处介绍关键参数。详细参数解释请参见官网https://docs.vllm.ai/en/stable/dev/sampling_params.html。 表1
创建多机多卡的分布式训练(DistributedDataParallel) 本章节介绍基于PyTorch引擎的多机多卡数据并行训练。并提供了分布式训练调测具体的代码适配操作过程和代码示例。同时还针对Resnet18在cifar10数据集上的分类任务,给出了分布式训练改造(DDP)的完整代码示例,供用户学习参考。
FlUX.1基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.912) Flux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。官方提供了三个版本:FLUX.1-pro、FLUX.1-dev和FLUX.1-schnell。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts
Open-Clip基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导 Open-Clip广泛应用于AIGC和多模态视频编码器的训练。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的DevServer上使用昇腾NPU计算资源开展Open-clip训练的详细过程。完成本方案的部署