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昇腾云服务6.3.908版本说明 本文档主要介绍昇腾云服务6.3.908版本配套的镜像地址、软件包获取方式和支持的特性能力。 当前版本仅适用于华为公有云。 配套的基础镜像 镜像地址 获取方式 镜像软件说明 配套关系 西南-贵阳一 PyTorch: swr.cn-southwest-
训练中的权重转换说明 以 llama2-13b 举例,运行 0_pl_pretrain_13b.sh 脚本。脚本同样还会检查是否已经完成权重转换的过程。 如果已完成权重转换,则直接执行预训练任务。如果未进行权重转换,则会自动执行 scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh
基于MindSpore Lite的模型转换 迁移推理业务的整体流程如下: 模型准备 转换关键参数准备 模型转换 推理应用适配 主要通过MindSpore Lite(简称MSLite)进行模型的转换,进一步通过MindSpore Runtime支持昇腾后端的能力来将推理业务运行到昇腾设备上
标注物体检测数据 物体检测之前,首先需考虑如何设计标签,标签设计需要对应所检测图片的明显特征,并且选择的标签比较容易识别(画面主体物与背景区分度较高),每个标签就是对所检测图片期望识别的全部结果。物体的标签设计完成之后,基于设计好的标签准备该图片的数据,每种需识别出的标签,建议应在所有图片个数相加超过
使用PyCharm手动连接Notebook 本地IDE环境支持PyCharm和VS Code。通过简单配置,即可用本地IDE远程连接到ModelArts的Notebook开发环境中,调试和运行代码。 本章节介绍基于PyCharm环境访问Notebook的方式。 前提条件 本地已安装
使用Prometheus查看Lite Cluster监控指标 Prometheus是一款开源监控工具,ModelArts支持Exporter功能,方便用户使用Prometheus等第三方监控系统获取ModelArts采集到的指标数据。 本章节主要介绍如何通过Prometheus查看
(可选)本地服务器安装ModelArts SDK 如果需要在个人PC或虚拟机上使用ModelArts SDK,则需要在本地环境中安装ModelArts SDK,安装后可直接调用ModelArts SDK轻松管理数据集、创建ModelArts训练作业及创建AI应用,并将其部署为在线服务
从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 针对ModelArts目前不支持的AI引擎,您可以针对该引擎构建自定义镜像,并将镜像导入ModelArts,创建为AI应用。本文详细介绍如何使用自定义镜像完成AI应用的创建,并部署成在线服务。 操作流程如下: 本地构建镜像:在本地制作自定义镜像包
在ECS中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 针对ModelArts目前不支持的AI引擎,您可以针对该引擎构建自定义镜像,并将镜像导入ModelArts,创建为模型。本文详细介绍如何使用自定义镜像完成模型的创建,并部署成在线服务。 操作流程如下: 本地构建镜像:在本地制作自定义镜像包
昇腾云服务6.3.909版本说明 本文档主要介绍昇腾云服务6.3.909版本配套的镜像地址、软件包获取方式和支持的特性能力。 当前版本仅适用于华为公有云。 配套的基础镜像 芯片 镜像地址 获取方式 镜像软件说明 配套关系 Snt9B 西南-贵阳一 PyTorch: swr.cn-southwest
从0制作自定义镜像用于创建训练作业(MindSpore+Ascend) 本案例介绍如何从0到1制作Ascend容器镜像,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MindSpore,训练使用的资源是专属资源池的Ascend芯片。 场景描述 目标:构建安装如下软件的容器镜像
自动学习训练作业失败 自动学习训练作业创建失败,一般是因为后台服务故障导致的,建议稍等片刻,然后重新创建训练作业。如果重试超过3次仍无法解决,请联系华为云技术支持。 自动学习训练作业创建成功,但是在运行过程中,由于一些故障导致作业运行失败,排查方式如下: 首次出现请检查您的账户是否欠费
昇腾云服务6.3.910版本说明(推荐) 本文档主要介绍昇腾云服务6.3.910版本配套的镜像地址、软件包获取方式和支持的特性能力。 当前版本仅适用于华为公有云。 配套的基础镜像 芯片 镜像地址 获取方式 镜像软件说明 配套关系 Snt9B 西南-贵阳一 PyTorch: swr.cn-southwest
SDXL&SD1.5 WebUI基于Lite Cluster适配NPU推理指导(6.3.906) 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的Cluster环境中部署Stable Diffusion的WebUI套件,使用NPU卡进行推理。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts
第三方推理框架迁移到ModelArts Standard推理自定义引擎 背景说明 ModelArts支持第三方的推理框架在ModelArts上部署,本文以TFServing框架、Triton框架为例,介绍如何迁移到推理自定义引擎。 TensorFlow Serving是一个灵活、高性能的机器学习模型部署系统
pipeline代码适配 onnx pipeline的主要作用是将onnx模型进行一系列编排,并在onnx Runtime上按照编排顺序执行。因此,需要将转换得到的mindir模型按照相同的逻辑进行编排,并在MindSpore Lite上执行。只需要将原始onnx的pipeline
训练作业卡死检测 什么是训练作业卡死检测 训练作业在运行中可能会因为某些未知原因导致作业卡死,如果不能及时发现,就会导致无法及时释放资源,从而造成极大的资源浪费。为了节省训练资源成本,提高使用体验,ModelArts提供了卡死检测功能,能自动识别作业是否卡死,并在日志详情界面上展示
配置节点参数控制分支执行 功能介绍 支持单节点通过参数配置或者获取训练输出的metric指标信息来决定执行是否跳过,同时可以基于此能力完成对执行流程的控制。 应用场景 主要用于存在多分支选择执行的复杂场景,在每次启动执行后需要根据相关配置信息决定哪些分支需要执行,哪些分支需要跳过,