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在弹出的“添加成员”对话框中,按照分类,可选择“当前账号”或“其他账号”。选择“当前账号”,需要填写成员的 “IAM用户名”、“角色”、“描述”。选择“其他账号”,需要填写成员的“账号ID”、“IAM用户ID”、“角色”、“描述”,单击左下角“添加账号ID”。填写完成之后,然后单击“确定”。 邮箱作
管理标注数据 同步新数据 ModelArts会自动将数据集中新增的数据同步至标注作业,包含数据及当前标注作业支持的标注信息。 为了快速获取数据集中最新数据,可在标注作业详情页的“全部”、“未标注”或“已标注”页签中,单击“同步新数据”,快速将数据集中的数据添加到标注作业中。 问题现象:
管理Standard专属资源池的游离节点 如果资源中存在游离节点,即没有被纳管到资源池中的节点,可在“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster >节点”下查看此类节点的相关信息。 系统支持对游离节点进行续费、退订、开通/修改自动续费、添加/编辑资源标签、删除资源标签、搜索等操作。
创建单机多卡的分布式训练(DataParallel) 本章节介绍基于PyTorch引擎的单机多卡数据并行训练。 MindSpore引擎的分布式训练参见MindSpore官网。 训练流程简述 单机多卡数据并行训练流程介绍如下: 将模型复制到多个GPU上 将一个Batch的数据均分到每一个GPU上
当单击“启动”运行工作流时,运行记录列表会自动刷新,并更新至最新一条的执行记录数据,且与DAG图和总览数据面板双向联动更新数据。每次启动后都会新增一条运行记录。 用户可以单击Workflow详情页中任一节点查询节点运行状况。包括节点的属性(节点的运行状态、启动时间以及运行时长)、输入位置与输出位置以及参数(数据集的标注任务名称)。
Ascend-vLLM是华为云针对NPU优化的推理框架,继承了vLLM的优点,并通过特定优化实现了更高的性能和易用性。它使得在NPU卡上运行大模型变得更加高效和便捷,为用户带来了极大的便利和性能提升。Ascend-vLLM可广泛应用于各种大模型推理任务,特别是在需要高性能和高效率的场景中,如自然语言处理、图像生成和语音识别等。
八卡规格。 当前功能还处于试验阶段,只有llama3-8B/70B适配。 Step5 其他配置 选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况,用户可参考表1进行配置。 图4 选择资源池规格 作业日志选择OBS中的路径,训练作业的日志信息则保存该路径下。
八卡规格。 当前功能还处于试验阶段,只有llama3-8B/70B适配。 Step5 其他配置 选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况,用户可参考表1进行配置。 图3 选择资源池规格 作业日志选择OBS中的路径,训练作业的日志信息则保存该路径下。
#原始权重/tokenizer目录,用户手动创建,用户根据实际规划目录修改,后续操作步骤中会提示 |── Qwen2-72B # 输出权重及日志路径,用户可根据实际自行规划,无需手动创建,此路径对应表1表格中output_dir参数值
#原始权重/tokenizer目录,用户手动创建,用户根据实际规划目录修改,后续操作步骤中会提示 |── Qwen2-72B # 输出权重及日志路径,用户可根据实际自行规划,无需手动创建,此路径对应表1表格中output_dir参数值
使用ma-cli obs-copy命令复制OBS数据 使用ma-cli obs-copy [SRC] [DST]可以实现本地和OBS文件或文件夹的相互复制。 $ma-cli obs-copy -h Usage: ma-cli obs-copy [OPTIONS ] SRC
因此示例代码中提供了三种训练数据加载方式。 cifar-10数据集下载链接,单击“CIFAR-10 python version”。 尝试基于torchvision获取cifar10数据集。 基于数据链接下载数据并解压,放置在指定目录下,训练集和测试集的大小分别为(50000,
管理Lite Cluster资源池的游离节点 如果资源中存在游离节点,即没有被纳管到资源池中的节点,可在“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster >节点”下查看此类节点的相关信息。 系统支持对游离节点进行续费、退订、开通/修改自动续费、添加/编辑资源标签、删除资源标签、搜索等操作。
其中,加粗的斜体字段需要根据实际值填写: iam_endpoint为IAM的终端节点。 user_name为IAM用户名。 user_password为用户登录密码。 domain_name为用户所属的账号名。 cn-north-1为项目名,代表服务的部署区域。 返回状态码“201 Create
在ModelArts的Notebook中如何在代码中打印GPU使用信息? 用户可通过shell命令或python命令查询GPU使用信息。 使用shell命令 执行nvidia-smi命令。 依赖CUDA nvcc watch -n 1 nvidia-smi 执行gpustat命令。
ModelArts预置镜像更新说明 本章节提供了ModelArts预置镜像的变更说明 ,比如依赖包的变化,方便用户感知镜像能力的差异,减少镜像使用问题。 统一镜像更新说明 表1 统一镜像更新说明 镜像名称 更新时间 更新说明 mindspore_2.3.0-cann_8.0.rc1-py_3
导入数据集时,使用Manifest文件。选择导入Manifest文件时,可以从OBS导入。当从OBS导入Manifest文件时,需确保当前用户具备Manifest文件所在OBS路径的权限。 Manifest文件编写规范要求较多,推荐使用OBS目录导入方式导入新数据。一般此功能常用
团队标注使用说明 数据标注任务中,一般由一个人完成,但是针对数据集较大时,需要多人协助完成。ModelArts提供了团队标注功能,可以由多人组成一个标注团队,针对同一个数据集进行标注管理。 团队标注功能仅在以下Region支持:华北-北京四、华北-北京一、华东-上海一、华南-广州
运行。Notebook开发环境支持“tf.keras”。 如何查看Keras版本 在ModelArts管理控制台,创建一个Notebook实例,镜像选择“TensorFlow-1.13”或“TensorFlow-1.15”。 打开Notebook,在JupyterLab中执行!pip
ModelArts训练专属资源池如何与SFS弹性文件系统配置对等链接? 配置训练专属资源池与SFS弹性文件系统的对等链接,需要资源池打通VPC,使得资源池与SFS弹性文件系统所配置的VPC相同。配置完成后,在创建训练作业时,就可以看到SFS的配置选项。 打通VPC步骤请参考打通VPC。