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Standard开发环境 软件开发的历史,就是一部降低开发者成本,提升开发体验的历史。在AI开发阶段,ModelArts也致力于提升AI开发体验,降低开发门槛。ModelArts Standard开发环境,以云原生的资源使用和开发工具链的集成,目标为不同类型AI开发、探索、教学用户,提供更好云化AI开发体验。
Notebook专属预置镜像列表 ModelArts开发环境提供Docker容器镜像,可作为预构建容器运行。预置镜像里面包含PyTorch,Tensorflow,MindSpore等常用AI引擎框架,镜像命名以AI引擎为主,并且每个镜像里面都预置了很多常用包,用户可以直接使用而无需重新安装。
在ModelArts Standard上运行GPU训练作业的场景介绍 不同AI模型训练所需要的数据量和算力不同,在训练时选择合适的存储及训练方案可提升模型训练效率与资源性价比。ModelArts Standard支持单机单卡、单机多卡和多机多卡的训练场景,满足不同AI模型训练的要求。
个人用户快速配置ModelArts访问权限 ModelArts使用过程中涉及到OBS、SWR等服务交互,需要用户配置委托授权,允许ModelArts访问这些依赖服务。如果没有授权,ModelArts的部分功能将不能正常使用。 约束与限制 只有主账号可以使用委托授权,可以为当前账号
在JupyterLab中创建定时任务 ModelArts Notebook支持创建定时任务。本文档介绍了如何创建定时任务、一键运行Notebook文件,从而提高工作效率。 功能亮点 一键运行:允许用户一键运行Notebook文件,无需逐个执行Cell。 定时任务调度:允许用户设置
使用SmoothQuant量化 SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。
使用SmoothQuant量化 SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。
使用SmoothQuant量化 SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。
执行训练任务 步骤一 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件、自定义数据集,可以忽略此步骤。 未上传训练权重文件,具体参考上传代码和权重文件到工作环境。 使用自定义数据集训练未上传自定义数据集。具体参考上传自定义数据到指定目录章节并更新dataset_info
推理精度测试 本章节介绍如何使用lm-eval工具开展语言模型的推理精度测试,数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等。 约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证
推理精度测试 本章节介绍如何使用lm-eval工具开展语言模型的推理精度测试,数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等。 约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证
查看Notebook实例事件 在Notebook的整个生命周期,包括实例的创建、启动、停止、规格变更等关键操作以及实例的运行状态等在后台都有记录,用户可以在Notebook实例详情页中查看具体的事件,通过实例的事件,从而看到实例的运行或者异常等状态详情。在右侧可以手动刷新事件,也
推理精度测试 本章节介绍如何使用lm-eval工具开展语言模型的推理精度测试,数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等。 约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证
推理精度测试 本章节介绍如何使用lm-eval工具开展语言模型的推理精度测试,数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等。 约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证
开发用于预置框架训练的代码 当您使用ModelArts Standard提供的预置框架创建算法时,您需要提前完成算法的代码开发。本章详细介绍如何改造本地代码以适配ModelArts上的训练。 创建算法时,您需要在创建页面提供代码目录路径、代码目录路径中的启动文件、训练输入路径参数
图模式 什么是PTA图模式 PTA图模式使用TorchAir框架(继承自PyTorch框架Dynamo模式)在昇腾NPU上进行图模式推理,可达到最大化消除算子下发瓶颈的目的。推荐在小模型以及MOE模型的场景开启PTA图模式,如Qwen2-1.5B,Qwen2-0.5B,mixtr
自定义脚本代码示例 从OBS中导入模型文件创建模型时,模型文件包需符合ModelArts的模型包规范,推理代码和配置文件也需遵循ModelArts的要求。 本章节提供针对常用AI引擎的自定义脚本代码示例(包含推理代码示例)。模型推理代码编写的通用方法及说明请见模型推理代码编写说明。
使用CodeLab免费体验Notebook 面向众多开发者,ModelArts提供了CodeLab功能,一方面,一键进入开发环境,同时预置了免费的算力规格,可直接免费体验Notebook功能;另一方面,针对AI Gallery社区发布的Notebook样例(.ipynb格式文件)
标注图像分类数据 由于模型训练过程需要大量有标签的图片数据,因此在模型训练之前需对没有标签的图片添加标签。通过ModelArts您可对图片进行一键式批量添加标签,快速完成对图片的标注操作,也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。 请确保数据集中已标注的图片不低于100张,否
在MaaS中创建模型 在ModelArts Studio大模型即服务平台使用基础模型创建个人专属模型。 场景描述 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