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907版本新增如下内容: 文档和代码中新增对mistral和mixtral模型的适配,并添加训练推荐配置。 文档准备镜像步骤中,仅提供:直接使用基础镜像方案、ECS中构建新镜像方案,删除使用Notebook创建镜像方案。 文档中新增对 llama3 支持长序列文本(sequence_length >
dSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/obs_pipeline.sh 如果镜像使用ECS中构建新镜像构建的新镜像时,训练作业启动命令中输入: cd /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AscendSpeed;
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资源,并确保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 购买DevServer资源时如果无可选资源规格,需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169
Open-Clip基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导 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
用卡的分布不同,实际会有不同的碎片情况,且随时间变化,表格中仅表示当前时间的状态。 / / 管理资源池标签 通过给资源池添加标签,可以标识云资源,便于快速搜索资源池。 在资源池详情页,切换到“标签”页签。您可以查看、搜索、添加、修改、删除资源池的标签信息。 最多支持添加20个标签。
通过Token认证的方式访问在线服务 如果在线服务的状态处于“运行中”,则表示在线服务已部署成功,部署成功的在线服务,将为用户提供一个可调用的API,此API为标准Restful API。在集成至生产环境之前,需要对此API进行调测,您可以使用以下方式向在线服务发起预测请求: 方
CogVideoX训练推理基于DevServer适配PyTorch NPU指导(6.3.910) 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的DevServer环境中,使用NPU卡对CogVideoX进行LoRA微调及推理。本文档中提供的脚本,是基于原生CogVideoX的
service [Unit] Description=buildkitd After=network.target [Service] ExecStart=/usr/local/buildkit/bin/buildkitd [Install] WantedBy=multi-user
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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
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ModelArts支持哪些AI框架? ModelArts的开发环境Notebook、训练作业、模型推理(即AI应用管理和部署上线)支持的AI框架及其版本,不同模块的呈现方式存在细微差异,各模块支持的AI框架请参见如下描述。 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascen
Standard支持的AI框架 ModelArts Standard的开发环境Notebook、训练作业、模型推理(即AI应用管理和部署上线)支持的AI框架及其版本,请参见如下描述。 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascend规格的统一镜像,包括MindSpore
MiniCPM-V2.0推理及LoRA微调基于DevServer适配PyTorch NPU指导(6.3.910) 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的DevServer环境中,使用NPU卡对MiniCPM-V 2.0进行LoRA微调及推理。本文档中提供的训练脚本,是
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