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存溢出的错误。 可添加参数：在3_training.sh文件中添加开启重计算的参数。其中recompute-num-layers的值为模型网络中num-layers的参数值。 --recompute-granularity full \ --recompute-method block
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tonkenization_qwen.py会在cache中读取SimSun.ttf 文件，如果没有，就会联网下载，ModelArts作业在执行过程中可能不能请求网络，会遇到报错。 # 直接手动下载 https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-VL/assets/SimSun
迁移评估 推理迁移包括模型迁移、业务迁移、精度性能调优等环节，是否能满足最终的迁移效果需要进行系统的评估。如果您仅需要了解迁移过程，可以先按照本文档的指导进行操作并熟悉迁移流程。如果您有实际的项目需要迁移，建议填写下方的推理业务迁移评估表，并将该调研表提供给华为云技术支持人员进行迁移评估，以确保迁移项目能顺利实施。
steps=[job_step], storages=[storage] ) 使用DataSelector作为输入时，需要用户自行保证算法的输入同时支持数据集或者OBS。 父主题： 创建Workflow节点
Lite的基础功能和用法。 图2 ResNet50模型迁移到Ascend上进行推理 Stable Diffusion模型迁移到Ascend上进行推理：介绍如何将Stable Diffusion模型通过MSLite进行转换后，迁移在昇腾设备上运行。 图3 Stable Diffusion模型迁移到Ascend上进行推理
应用场景 本节介绍ModelArts服务的主要应用场景。 大模型 支持三方开源大模型，实现智能回答、聊天机器人、自动摘要、机器翻译、文本分类等任务。 AIGC 提供AIGC场景化解决方案，辅助创作文案、图像、音视频等数字内容。 自动驾驶 实现车辆自主感知环境、规划路径和控制行驶。
推理业务迁移评估表 通用的推理业务及LLM推理可提供下表进行业务迁移评估： 收集项 说明 实际情况（请填写） 项目名称 项目名称，例如：XXX项目。 - 使用场景 例如： 使用YOLOv5算法对工地的视频流裁帧后进行安全帽检测。 使用BertBase算法对用户在app上购买商品后的评论进行理解。
下线公告 【下线公告】华为云ModelArts自动学习下线公告 【下线公告】华为云ModelArts自动学习模块的文本分类功能下线公告 【下线公告】华为云ModelArts服务旧版数据集下线公告 【下线公告】华为云ModelArts服务模型转换下线公告 【下线公告】华为云ModelArts
Megatron-LM是一个用于大规模语言建模的模型。它基于GPT（Generative Pre-trained Transformer）架构，这是一种基于自注意力机制的神经网络模型，广泛用于自然语言处理任务，如文本生成、机器翻译和对话系统等。 DeepSpeed是开源的加速深度学习训练的库。它针对大规模的模型和分
端到端运维ModelArts Standard推理服务方案 ModelArts推理服务的端到端运维覆盖了算法开发、服务运维和业务运行的整个AI流程。 方案概述 推理服务的端到端运维流程 算法开发阶段，先将业务AI数据存放到对象存储服务（OBS）中，接着通过ModelArts数据管
TF-1.13.1-python3.6 TF-2.1.0-python3.6 PyTorch-1.4.0-python3.6 下文将介绍如何在训练中使用评估代码。对训练代码做一定的适配和修正，分为三个方面：添加输出目录、复制数据集到本地、映射数据集路径到OBS。 添加输出目录
功能总览 功能总览 全部 自动学习 Workflow 开发工具 算法管理 训练管理 AI应用管理 部署上线 镜像管理 资源池 AI Gallery ModelArts SDK 昇腾生态 自动学习 自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习
例如，在实际应用场景中，可以通过结合图像和文本信息来进行更好的对象识别或情感分析。 此外，多模态还可以细分为以下几个方面： 多模态理解：如何让计算机从不同种类的数据源中抽取有用的信息，并将其综合起来形成有意义的知识。 视觉大模型：这类模型专门针对图像和其他视觉数据设计，帮助计算机更好地理解和解释视觉世界。
全参微调：直接在模型上训练，影响模型全量参数的微调训练，效果较好，收敛速度较慢，训练时间较长。 LoRA微调：冻结原模型，通过往模型中加入额外的网络层，并只训练这些新增的网络层参数，效果接近或略差于全参训练，收敛速度快，训练时间短。 增量预训练：在现有预训练模型基础上，利用新数据或特定领域的数据增强
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