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购买ModelArts专属资源池 购买弹性云服务器ECS 基本配置: 权限配置 专属资源池VPC打通 ECS服务器挂载SFS Turbo存储 在ECS中创建ma-user和ma-group obsutils安装和配置 (可选)工作空间配置 训练: 上传数据至OBS(首次使用时需要) 上传算法至SFS
llm-compressor pip install -e . 修改examples/quantizing_moe/deepseek_moe_w8a8_int8.py中的代码: 1)如果本地已有权重,请将MODEL_ID修改为权重路径; MODEL_ID = "deepseek-ai/DeepSeek-Co
采用自动机器学习技术,基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参,从企业关系型(结构化)数据中,自动学习数据特征和规律,智能寻优特征&ML模型及参数,准确性甚至达到专家开发者的调优水平 图1 自动学习流程 父主题: Standard功能介绍
使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh run_finetune.sh 所有数据保存在auto_log/avg_step_time.txt文本中 auto_log/log/目录下存放各个shapes的数据 父主题: SD1.5&SDXL Koyha框架基于DevServer适配PyTorch
gatron格式权重文件。 lora微调不支持断点续训 启动前需检查latest_checkpointed_iteration.txt文件中内容是否与所需iter_000xxxx数字(表示训练后保存权重对应迭代次数)保持一致,不一致则修改latest_checkpointed_iteration
gatron格式权重文件。 lora微调不支持断点续训 启动前需检查latest_checkpointed_iteration.txt文件中内容是否与所需iter_000xxxx数字(表示训练后保存权重对应迭代次数)保持一致,不一致则修改latest_checkpointed_iteration
B测试。 支持各种部署场景,既能部署为云端的在线推理服务和批量推理任务,也能部署到端,边等各种设备。 一键部署,可以直接推送部署到边缘设备中,选择智能边缘节点,推送模型。 ModelArts基于Snt3高性能AI推理芯片的深度优化,具有PB级别的单日推理数据处理能力,支持发布云上
processes: p.join() 建议与总结 在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接
些开源模型,建议直接使用ModelArts提供的模型运行指导,其余场景再考虑使用本指导自行迁移和调优。 迁移流程 模型迁移主要指将开源社区中实现过的模型或客户自研模型迁移到昇腾AI处理器上,需要保证模型已经在CPU/GPU上运行成功。迁移到昇腾AI处理器的主要流程如下图所示。 图1
据集;使用自定义数据集时,请更新代码目录下data/dataset_info.json文件;请务必在dataset_info.json文件中添加数据集描述。 关于数据集文件的格式及配置,请参考data/README_zh.md的内容。可以使用HuggingFace/ModelScope上的数据集或加载本地数据集。
String 训练作业的id,可通过创建训练作业生成的训练作业对象查询,如"job_instance.job_id",或从查询训练作业列表的响应中获得。 表2 update_job_configs请求参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 description 是 String 需要更改的训练作业的描述信息。
task") 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String 版本名称,必须是中文、字母、数字、下划线或中划线组成的合法字符串,长度为1-32位。 version_format 否 String 数据集版本格式。可选值如下: Default:默认格式
便让显卡驱动正常工作。 通常情况下,在安装NVIDIA驱动时,会自动执行“nvidia-modprobe”命令,将必要的内核模块加载到系统中。但有时候也可能需要手动执行该命令。例如,在更新了NVIDIA驱动后,需要重新加载新版本的内核模块才能使变更生效。 此外,如果使用了多个NV
专属资源池的费用请参考专属资源池计费项。 - - 存储资源 对象存储OBS 用于存储训练和推理的输入数据和输出结果数据。 具体费用可参见对象存储价格详情。 注意: 存储到OBS中的数据需在OBS控制台进行手动删除。如果未删除,则会按照OBS的计费规则进行持续计费。 按需计费 包年/包月 创建桶不收取费用,按实际使用的存储容量和时长收费
gatron格式权重文件。 lora微调不支持断点续训 启动前需检查latest_checkpointed_iteration.txt文件中内容是否与所需iter_000xxxx数字(表示训练后保存权重对应迭代次数)保持一致,不一致则修改latest_checkpointed_iteration
软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 插件代码包 AscendCloud-3rdAIGC-6.3.908-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳,以包名的实际时间为准。 获取路径:Support-E 说明: 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息,说明
frequency_penalty会根据当前生成的文本中各个词语的出现频率进行奖惩。取值范围[-2.0,2.0]。 length_penalty 否 1.0 Float length_penalty表示在beam search过程中,对于较长的序列,模型会给予较大的惩罚。 如果要使用
String 训练作业的id,可通过创建训练作业生成的训练作业对象查询,如"job_instance.job_id",或从查询训练作业列表的响应中获得。 表2 get_job_log请求参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 task_id 否 String 要查看哪个工作节点的日志
大幅度降低了模型开发门槛。 充足澎湃算力,最佳实践算力推荐方案,提升实践效率和成本 AI Gallery深谙开发者在人工智能项目推进过程中面临的实际困难,尤其是高昂的模型训练与部署成本,这往往成为创意落地的阻碍。通过大量开发者实践,针对主流昇腾云开源大模型,沉淀最佳的算力组合方
1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令,并在Notebook环境中运行执行。用户可通过Notebook中创建.ipynb文件,并编辑以下代码可实现Notebook环境中的数据与OBS中的数据进行相互传递。 import moxing as mox