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用于指定预处理数据的工作线程数。随着线程数的增加,预处理的速度也会提高,但也会增加内存的使用。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小。 gradient_accumulation_steps 8 必须修改,指定梯度累积的步数,这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可参考表1
用于指定预处理数据的工作线程数。随着线程数的增加,预处理的速度也会提高,但也会增加内存的使用。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小。 gradient_accumulation_steps 8 必须修改,指定梯度累积的步数,这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可参考表1
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动态分档模型转换(可选) 如果迁移的模型有多个shape档位的需求,可以通过如下方式对模型进行分档转换。 动态分档是指将模型输入的某一维或者某几维设置为“动态”可变,但是需要提前设置可变维度的“档位”范围。即转换得到的模型能够在指定的动态轴上使用预设的几种shape(保证模型支持的shape),相
限。其它权限不足的场景也可以参考本案例操作,只是授权范围不同。不同业务场景下的授权范围请参考权限依赖和委托章节。 由于ModelArts的使用权限依赖OBS服务的授权,您需要为用户授予OBS的系统权限。 如果您需要授予用户关于OBS的所有权限和ModelArts的基础操作权限,请参见配置基础操作权限。
限。其它权限不足的场景也可以参考本案例操作,只是授权范围不同。不同业务场景下的授权范围请参考权限依赖和委托章节。 由于ModelArts的使用权限依赖OBS服务的授权,您需要为用户授予OBS的系统权限。 如果您需要授予用户关于OBS的所有权限和ModelArts的基础操作权限,请参见配置基础操作权限。
MaaS提供了基于昇腾云算力适配的开源大模型,您可以使用这些基础模型,结合推荐的模型权重文件或自定义的模型权重文件,创建个人专属的模型。 创建成功的模型可以在ModelArts Studio大模型即服务平台进行调优、压缩、推理等操作。 约束限制 用于生成专属模型的模型权重文件需要满足Hugging
“创建”,进入创建Notebook页面。“公共镜像”选择“MindSpore”的,其他参数默认。具体操作请参考创建Notebook实例。 创建完成后Notebook的状态为“运行中”,单击“操作列”的“打开”,自动进入JupyterLab界面,打开Terminal。 在Notebook中制作自定义镜像
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,需要先联系您所在企业的华为方技术支持购买DevServer资源。 本方案目前仅适用于企业客户。
用于指定预处理数据的工作线程数。随着线程数的增加,预处理的速度也会提高,但也会增加内存的使用。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小。 gradient_accumulation_steps 8 必须修改,指定梯度累积的步数,这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可参考表1
集成在线服务API至生产环境中应用 针对已完成调测的API,可以将在线服务API集成至生产环境中应用。 前提条件 确保在线服务一直处于“运行中”状态,否则会导致生产环境应用不可用。 集成方式 ModelArts在线服务提供的API是一个标准的Restful API,可使用HTTPS协议
本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 适配的Cann版本是cann_8.0.rc2。 约束限制 本方案目前仅适用于企业客户。 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.907版本,请参考表1获取配套版本的软件包和镜像,请严格遵照版本配套关系使用本文档。
来源训练作业的版本,模型是从训练作业产生的可填写,用于溯源;如模型是从第三方元模型导入,则为空,默认值为空。 source_type 否 String 模型来源的类型,当前仅可取值auto,用于区分通过自动学习部署过来的模型(不提供模型下载功能);用户通过训练作业部署的模型不设置此值。默认值为空。
压缩策略的适用场景 压缩策略 场景 SmoothQuant-W8A8 长序列的场景 大并发量的场景 AWQ-W4A16 小并发量的低时延场景 更少推理卡数部署的场景 约束限制 表2列举了支持模型压缩的模型,不在表格里的模型不支持使用MaaS压缩模型。 表2 支持模型压缩的模型 模型名称
选择“我的服务”页签。 选择待删除的服务,单击操作列的“更多 > 删除”,在弹窗中输入“DELETE”,单击“确定”,删除服务。 单实例QPS的推荐值说明 单实例流量限制QPS和请求的输入输出有关,表2中的QPS推荐值是在多轮对话、摘要生产和信息检索场景下预估出的数据,仅供参
的完整代码示例,供用户学习参考。 训练流程简述 相比于DP,DDP能够启动多进程进行运算,从而大幅度提升计算资源的利用率。可以基于torch.distributed实现真正的分布式计算,具体的原理此处不再赘述。大致的流程如下: 初始化进程组。 创建分布式并行模型,每个进程都会有相同的模型和参数。
模型进行调优,获得更合适的模型。 场景描述 从“我的模型”中选择一个模型进行调优,当模型完成调优作业后会产生一个新的模型,呈现在“我的模型”列表中。 约束限制 表1列举了支持模型调优的模型,不在表格里的模型不支持使用MaaS调优模型。 表1 支持模型微调的模型 模型名称 全参微调
训练作业名称。限制为1-64位只含数字、字母、下划线和中划线的名称。 workspace_id String 指定作业所处的工作空间,默认值为“0”。 description String 对训练作业的描述,默认为“NULL”,字符串的长度限制为[0, 256]。 create_time
String 用户GaussDB(DWS)集群的IP地址。 port 否 String 用户GaussDB(DWS)集群的端口。 queue_name 否 String 表格数据集,DLI队列名。 subnet_id 否 String MRS集群的子网ID。 table_name 否 String
过资源池的容器引擎空间大小的一半。镜像过大会直接影响训练作业的启动时间。ModelArts公共资源池的容器引擎空间为50G,专属资源池的容器引擎空间的默认为50G,支持在创建专属资源池时自定义容器引擎空间。 用于训练的自定义镜像的默认用户必须为“uid”为“1000”的用户。 Standard推理的创建模型