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准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
使用AOM查看Lite Cluster监控指标 ModelArts Lite Cluster会定期收集资源池中各节点的关键资源(GPU、NPU、CPU、Memory等)的使用情况并上报到AOM,用户可直接在AOM上查看默认配置好的基础指标,也支持用户自定义一些指标项上报到AOM查看。
查询团队标注任务详情 功能介绍 查询团队标注任务详情。 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 GET /v2/{project_id}/datasets/{
查询数据集的团队标注任务列表 功能介绍 查询数据集的团队标注任务列表。 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 GET /v2/{project_id}/da
发布技术文章(AI说) AI Gallery中的“AI说”,是一个AI开发人员的交流园地。在这里可以阅读其他用户分享的技术文章,并参与评论。也可以发布分享个人技术文章。 前提条件 已入驻AI Gallery。 发布技术文章 进入AI Gallery首页,单击“AI说”,在下拉框中单击“AI说
Wav2Lip训练基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.907) 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的DevServer环境中,使用NPU卡训练Wav2Lip模型。本文档中提供的Wav2Lip模型,是在原生Wav2Lip代码基础上适配后的模型,可以用于NPU芯片训练。
注册自定义镜像 功能介绍 将用户自定义的镜像注册到ModelArts镜像管理。 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可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/{project_id}/images
使用Prometheus查看Lite Cluster监控指标 Prometheus是一款开源监控工具,ModelArts支持Exporter功能,方便用户使用Prometheus等第三方监控系统获取ModelArts采集到的指标数据。 本章节主要介绍如何通过Prometheus查看Lite
Wav2Lip推理基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907) Wav2Lip是一种基于对抗生成网络的由语音驱动的人脸说话视频生成模型。主要应用于数字人场景。不仅可以基于静态图像来输出与目标语音匹配的唇形同步视频,还可以直接将动态的视频进行唇形转换,
Wav2Lip基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906) Wav2Lip是一种基于对抗生成网络的由语音驱动的人脸说话视频生成模型。主要应用于数字人场景。不仅可以基于静态图像来输出与目标语音匹配的唇形同步视频,还可以直接将动态的视频进行唇形转换,输出
在ModelArts Studio基于Llama3-8B模型实现新闻自动分类 仅“华东二”区域支持使用ModelArts Studio大模型即服务平台(MaaS)。 MaaS是白名单功能,如果有试用需求,请先申请权限。 应用场景 在数字化时代,新闻的生成与传播速度不断刷新记录。在ModelArts
部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.6.0框架部署并启动推理服务。 前提条件 已准备好Lite k8s Cluster环境,具体参考准备环境。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Cluster和昇腾Snt9b资源。 安装过程需要连接互联网git clone,确保集群可以访问公网。
Wav2Lip基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.902) 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的DevServer环境中,使用NPU卡训练Wav2Lip模型。本文档中提供的Wav2Lip模型,是在原生Wav2Lip代码基础上适配后的模型,可以用于NPU芯片训练。
查询镜像详情 功能介绍 查询镜像详情。 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可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{project_id}/images/{id}
推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite DevServer上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬
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训练的数据集预处理说明 以llama2-13b举例,使用训练作业运行:obs_pipeline.sh 训练脚本后,脚本自动执行数据集预处理,并检查是否已经完成数据集预处理。 如果已完成数据集预处理,则直接执行训练任务。如果未进行数据集预处理,则会自动执行scripts/llama2/1_preprocess_data
训练的数据集预处理说明 以llama2-13b举例,使用训练作业运行:0_pl_pretrain_13b.sh训练脚本后,脚本检查是否已经完成数据集预处理。 如果已完成数据集预处理,则直接执行预训练任务。如果未进行数据集预处理,则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data
训练的数据集预处理说明 以llama2-13b举例,使用训练作业运行:0_pl_pretrain_13b.sh训练脚本后,脚本检查是否已经完成数据集预处理。 如果已完成数据集预处理,则直接执行预训练任务。如果未进行数据集预处理,则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data
训练的数据集预处理说明 以llama2-13b举例,使用训练作业运行:obs_pipeline.sh 训练脚本后,脚本自动执行数据集预处理,并检查是否已经完成数据集预处理。 如果已完成数据集预处理,则直接执行训练任务。如果未进行数据集预处理,则会自动执行scripts/llama2/1_preprocess_data