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在ModelArts Standard上运行GPU单机多卡训练作业 操作流程 准备工作: 购买服务资源(VPC、SFS、SWR和ECS) 配置权限 创建专属资源池(打通VPC) 在ECS服务器挂载SFS Turbo存储 在ECS中设置ModelArts用户可读权限 安装和配置OBS命令行工具
训练中的权重转换说明 以 llama2-13b 举例,运行 0_pl_pretrain_13b.sh 脚本。脚本同样还会检查是否已经完成权重转换的过程。 若已完成权重转换,则直接执行预训练任务。若未进行权重转换,则会自动执行 scripts/llama2/2_convert_mg_hf
训练的权重转换说明 以llama2-13b举例,使用训练作业运行obs_pipeline.sh脚本后,脚本自动执行权重转换,并检查是否已经完成权重转换的过程。 如果已完成权重转换,则直接执行训练任务。如果未进行权重转换,则会自动执行scripts/llama2/2_convert_mg_hf
在线服务预测报错ModelArts.4503 问题现象 在线服务部署完成且服务已经处于“运行中”的状态后,向运行的服务发起推理请求,报错ModelArts.4503。 原因分析及处理方法 服务预测报错ModelArts.4503有多种场景,常见场景如下: 通信出错 请求报错:{"
训练中的权重转换说明 以 llama2-13b 举例,运行 0_pl_pretrain_13b.sh 脚本。脚本同样还会检查是否已经完成权重转换的过程。 若已完成权重转换,则直接执行预训练任务。若未进行权重转换,则会自动执行 scripts/llama2/2_convert_mg_hf
训练中的权重转换说明 以 llama2-13b 举例,运行 0_pl_pretrain_13b.sh 脚本。脚本同样还会检查是否已经完成权重转换的过程。 若已完成权重转换,则直接执行预训练任务。若未进行权重转换,则会自动执行 scripts/llama2/2_convert_mg_hf
moondream2基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导 方案概览 本文档从模型部署的环境配置、模型转换、模型推理等方面进行介绍moondream2模型在ModelArts DevServer上部署,支持NPU推理场景。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本
训练权重转换说明 以 llama2-13b 举例,使用训练作业运行 obs_pipeline.sh 脚本后,脚本自动执行权重转换,并检查是否已经完成权重转换的过程。 若已完成权重转换,则直接执行训练任务。若未进行权重转换,则会自动执行scripts/llama2/2_convert_mg_hf
训练的权重转换说明 以llama2-13b举例,使用训练作业运行obs_pipeline.sh脚本后,脚本自动执行权重转换,并检查是否已经完成权重转换的过程。 如果已完成权重转换,则直接执行训练任务。如果未进行权重转换,则会自动执行scripts/llama2/2_convert_mg_hf
训练的权重转换说明 以llama2-13b举例,使用训练作业运行obs_pipeline.sh脚本后,脚本自动执行权重转换,并检查是否已经完成权重转换的过程。 如果已完成权重转换,则直接执行训练任务。如果未进行权重转换,则会自动执行scripts/llama2/2_convert_mg_hf
训练的权重转换说明 以llama2-13b举例,使用训练作业运行obs_pipeline.sh脚本后,脚本自动执行权重转换,并检查是否已经完成权重转换的过程。 如果已完成权重转换,则直接执行训练任务。如果未进行权重转换,则会自动执行scripts/llama2/2_convert_mg_hf
更新Notebook实例 功能介绍 该接口用于更新Notebook实例,包括名称、描述信息、规格、镜像ID,该接口仅可以在Notebook实例停止状态下使用。 接口约束 暂无约束 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自
SDXL&SD1.5 WebUI基于Lite Cluster适配NPU推理指导(6.3.906) 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的Cluster环境中部署Stable Diffusion的WebUI套件,使用NPU卡进行推理。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite
在Notebook调试环境中部署推理服务 在ModelArts的开发环境Notebook中可以部署推理服务进行调试。 Step1 准备Notebook 参考准备Notebook完成Notebook的创建,并打开Notebook。 Step2 准备模型代码包和权重文件 将OBS中的
Yolov8基于DevServer适配MindSpore Lite推理指导(6.3.909) 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的DevServer上使用昇腾Atlas 300I Duo推理卡计算资源,部署Yolov8 Detection模型推理的详细过程。 本方案目前仅适用于企业客户。
在ECS上构建自定义镜像并在Notebook中使用 使用场景和构建流程说明 用户可以使用ModelArts提供的基础镜像或第三方的镜像来编写Dockerfile,在ECS服务器上构建出完全适合自己的镜像。然后将镜像进行注册,用以创建新的开发环境,满足自己的业务需求。 本案例将基于
人工标注音频数据 由于模型训练过程需要大量有标签的音频数据,因此在模型训练之前需对没有标签的音频添加标签。通过ModelArts您可对音频进行一键式批量添加标签,快速完成对音频的标注操作,也可以对已标注音频修改或删除标签进行重新标注。音频标注涉及到的标注标签和声音内容只支持中文和英文,不支持小语种。
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard,用户需要购买专属资源池,具体步骤请参考创建资源池。 资源规格要求: 计算规格:用户可参考表2。 硬盘空间:至少200GB。 昇腾资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示昇腾单卡。
附录:训练常见问题 问题1:在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法: 容器内执行以下命令,指定NPU内存分配策略的环境变量,开启动态内存分配,即在需要时动态分配内存,可以提高内存利用率,减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF
终止训练作业 功能介绍 终止训练作业,只可终止创建中、等待中、运行中的作业。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id