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本教程案例是基于ModelArts Standard运行的,需要购买并开通ModelArts专属资源池和OBS桶。 准备数据 准备训练数据,可以用本案使用的数据集,也可以使用自己准备的数据集。 准备权重 准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendFactory训练代码。 准备镜像
DevServer资源。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据,可以用本案使用的数据集,也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练,包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。
# Config url, ak, sk and file path. url = "在线服务的调用地址" # 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全; # 本示例以
DevServer资源。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据,可以用本案使用的数据集,也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练,包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。
ModelArts-成长地图 | 华为云 ModelArts ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。
S上传至SFS Turbo。 检查云服务环境。 ECS服务器和SFS的共享硬盘在相同的VPC或者对应VPC能够互联。 ECS服务器基础镜像用的是Ubuntu 18.04。 ECS服务器和SFS Turbo在同一子网中。 在ECS服务器中设置华为云镜像源。 sudo sed -i "s@http://
安全边界 云服务的责任共担模型是一种合作方式,其中云服务提供商和云服务客户共同承担云服务的安全和合规性责任。这种模型是为了确保云服务的安全性和可靠性而设计的。 根据责任共担模型,云服务提供商和云服务客户各自有一些责任。云服务提供商负责管理云基础架构,提供安全的硬件和软件基础设施,
Server运行的,需要购买并开通Server资源。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据,可以用本案使用的数据集,也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练,包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。
人脸检测预训练模型,下载链接。 专家唇形同步鉴别器,下载链接 ,此链接是官方提供的预训练模型。训练Wav2Lip模型时需要使用专家唇形同步鉴别器,用户可以用自己的数据训练,也可以直接使用官方提供的预训练模型。 处理初始视频数据集。 将下载好的人脸检测预训练模型修改名字为s3fd.pth,上传到/
s Cluster资源。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据,可以用本案使用的数据集,也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练,包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。
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使用CES监控Lite Server资源 场景描述 Lite Server的监控能力依赖于CES云监控服务。本文主要介绍如何对接CES云监控服务,对Lite Server上的资源和事件进行监控。 监控方案介绍 监控概述请参考BMS官方文档。除文档所列支持的镜像之外,目前还支持Ubuntu20
ts平台预置引擎无法满足个性化诉求的场景。 ModelArts将自定义引擎类型的模型部署为服务时,会先将模型相关的SWR镜像下载至集群中,用“uid=1000, gid=100”的用户启动SWR镜像为容器,然后将OBS文件下载到容器中的“/home/mind/model”目录下,
api-server 如果要启动多P多D服务,则需要修改--prefill-server-list和--decode-server-list参数,每个实例之间用空格隔开,例如2p2d-tp2: python ${LLM_TOOLS_PATH}/PD_separate/pd_ranktable_tools
需要进入容器看日志。注意:重点对应日志中是否有ERROR(包括,容器启动时、API执行时)。 牵扯部分文件用户组不一致的情况,可以在宿主机用root权限执行命令进行修改 docker exec -u root:root 39c9ceedb1f6 bash -c "chown -R
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