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哪里可以了解Atlas800训练服务器硬件相关内容 场景描述 本文提供Atlas800训练服务器硬件相关指南,包括三维视图、备件信息、HCCL常用方法以及网卡配置信息。 Atlas 800训练服务器三维视图 Atlas 800 训练服务器(型号9000)是基于华为鲲鹏920+Sn
“策略配置方式”:选择可视化视图或者JSON视图均可。 “策略内容”:拒绝,云服务中搜索“ModelArts”服务并选中,“操作”中查找写操作“modelarts:trainJob:create”、“modelarts:notebook:create”和“modelarts:s
作“sfsturbo:shares:showShareNic”、“sfsturbo:shares:listShareNics”并选中,查找写操作“sfsturbo:shares:addShareNic”、“sfsturbo:shares:deleteShareNic”并选中。“所有资源”选择“所有资源”。
-rw------- 1 root root 1468 May 8 16:49 Dockerfile #需要用户参考Step3构建镜像步骤写Dockerfile文件 drwx------ 10 root root 4096 Apr 30 15:18 stable-diffusion-xl-base-1
在JupyterLab中使用TensorBoard可视化作业 ModelArts支持在开发环境中开启TensorBoard可视化工具。TensorBoard是TensorFlow的可视化工具包,提供机器学习实验所需的可视化功能和工具。 TensorBoard是一个可视化工具,能够
rts训练权限时,仍需同时为其配置对应的OBS权限(读、写、列表),才可以正常使用。其中OBS的列表权限用于支持用户从ModelArts界面上选择要进行训练的数据路径;读权限主要用于数据的预览以及训练任务执行时的数据读取;写权限则是为了保存训练结果和日志。 对于个人用户或小型组织
rts训练权限时,仍需同时为其配置对应的OBS权限(读、写、列表),才可以正常使用。其中OBS的列表权限用于支持用户从ModelArts界面上选择要进行训练的数据路径;读权限主要用于数据的预览以及训练任务执行时的数据读取;写权限则是为了保存训练结果和日志。 对于个人用户或小型组织
Gallery工具链服务请参见表2。 文本问答:从给定文本中检索问题的答案,适用于从文档中搜索答案的场景。 文本生成:基于给定文本进行续写,生成新的文本。 其他类型:基于实际场景选择合适的任务类型。 说明: 如果模型的“任务类型”是除“文本问答”和“文本生成”之外的类型,则被定
-rw------- 1 root root 1468 May 8 16:49 Dockerfile #需要用户参考Step3 构建镜像步骤写Dockerfile文件 drwx------ 10 root root 4096 Apr 30 15:18 stable-diffusion-v1-5
json=payload) return response.json() output = query({ "inputs": "我是一名作家,喜欢写" }) 查看推理服务 在在线推理服务列表页面,单击服务操作列的“服务详情”(如果是“运行中”的推理服务,则需要单击操作列的“更多 > 服务
-rw------- 1 root root 1468 May 8 16:49 Dockerfile #需要用户参考Step3 构建镜像步骤写Dockerfile文件 drwx------ 10 root root 4096 Apr 30 15:18 stable-diffusion-v1-5
示例:从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练(PyTorch+CPU/GPU) 本章节介绍如何从0到1制作镜像,并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是PyTorch,训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux
ercent 该指标用于统计k8s空间的使用率 百分比(Percent) ≥0 连续2个周期原始值 > 90% 紧急 请及时检查,防止磁盘写满影响业务。推荐清理计算节点无效数据。 容器空间的总量 ma_node_container_space_capacity_megabytes
从0制作自定义镜像用于创建训练作业(PyTorch+CPU/GPU) 本章节介绍如何从0到1制作镜像,并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是PyTorch,训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux
从0制作自定义镜像用于创建训练作业(Tensorflow+GPU) 本章节介绍如何从0到1制作镜像,并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Tensorflow,训练使用的资源是GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux
配置Lite Server存储 Server服务器支持SFS、OBS、EVS三种云存储服务,提供了多种场景下的存储解决方案,主要区别如下表所示。若需要对本地盘进行配置,请参考物理机环境配置。 表1 表1 SFS、OBS、EVS服务对比 对比维度 弹性文件服务SFS 对象存储服务OBS
rcent 该指标用于统计k8s空间的使用率。 百分比(Percent) ≥0 连续2个周期原始值 > 90% 紧急 请及时检查,防止磁盘写满影响业务。推荐清理计算节点无效数据。 容器空间的总量 ma_node_container_space_capacity_megabytes
SD1.5基于DevServer适配PyTorch NPU Finetune训练指导(6.3.904) Stable Diffusion(简称SD)是一种基于Latent Diffusion(潜在扩散)模型,应用于文生图场景。对于输入的文字,它将会通过一个文本编码器将其转换为文本
Wav2Lip训练基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.907) 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的DevServer环境中,使用NPU卡训练Wav2Lip模型。本文档中提供的Wav2Lip模型,是在原生Wav2Lip代码基础上适配后的模型,可以用于NPU芯片训练。
在ModelArts Studio基于Qwen2-7B模型实现新闻自动分类 仅“华东二”和“西南-贵阳一”区域支持使用ModelArts Studio大模型即服务平台(MaaS)。 应用场景 在数字化时代,新闻的生成与传播速度不断刷新记录。在ModelArts Studio大模型