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AI开发平台ModelArts入门 AI平台ModelArts入门 面向开发者的一站式AI开发平台,可快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流,助力千行百业智能升级 面向开发者的一站式AI开发平台,可快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流,助力千行百业智能升级 购买 控制台 专家咨询
LangChain、九问、RAG、Agent、Guard等组件化集成,快速构建一站式应用。 模型开发:开箱即用的大模型开发工具链 模型开发:开箱即用的大模型开发工具链 模型广场 预置丰富的主流开源大模型,支持对模型进一步调优、压缩、部署等 模型调优 通过构建符合业务场景的训练输入与训练参数,提高在业务场景中的模型效果
AI训练加速型Physical.KAt1 高性能,支持AI训练和AI重载应用推理AI训练:如BERT,以及视觉类的AI模型训练,AI重载推理,如AI超分辨率 CPU核数:192,CPU主频:2.6GHz 内存:768GB,卡间互联带宽:100Gbps 服务咨询 客户案例 客户案例 微晟科技智慧门店客户案例
盘古大模型 盘古大模型 盘古大模型是面向行业的大模型,包含L0中5类基础大模型、L1行业大模型及L2场景模型三层架构 盘古大模型是面向行业的大模型,包含L0中5类基础大模型、L1行业大模型及L2场景模型三层架构 专家咨询 控制台 ModelArts Studio控制台 高质量数据
隔离,作业隔离 数据+AI多应用场景全覆盖,助力业务成功 数据+AI多应用场景全覆盖,助力业务成功 数据工程 高效处理大规模数据,通过并行计算加速数据处理过程,如数据清洗、转换和聚合 分布式机器学习 Ray支持分布式训练和调优,可以用于处理大规模数据集和模型,使得模型训练更加高效
挖掘数据规律和背后趋势,更好实现智能决策 插件应用集成 通过插件开发模型,与预置插件相匹配使用,快速集成应用,灵活匹配不同的业务场景 为什么选择盘古NLP大模型 超千亿大模型参数 超千亿大模型参数 超千亿参数的中文预训练大模型,它利用大数据预训练、对多源丰富知识相结合,并通过持续
智慧监控AI模型综合集成了人脸识别模型、安全帽识别模型、口罩佩戴识别模型、车牌识别模型、车辆占道识别模型5种AI模型。一,人脸识别服务 人脸识别模型目前提供授权认证、模型加载、人脸注册、人脸识别、人脸删除、特征提取六个接口服务。 授权认证:需先进行授权认证,才能够正常使用人脸识别服务;
,只需人工提供极少量的标注数据,通过平台的自动标注功能,能够提升50%的标注效率,节省人力及时间成本;3、解决模型训练门槛高问题,可视化的模型训练界面,自动推荐训练参数,5分钟快速上手,模型训练成本降低70%;4、克服算法只能解决单一业务场景问题,通过拖拽的方式将多个模型串联起来
《互联网信息服务算法推荐管理规定》明确,具有舆论属性或者社会动员能力的算法推荐服务提供者应当在提供服务之日起十个工作日内通过互联网信息服务算法备案系统填报服务提供者的名称、服务形式、应用领域、算法类型、算法自评估报告、拟公示内容等信息 方便
湘江鲲鹏目前在人工智能大模型领域拥有算力、数据、算法三大关键要素的经验积累,构建了大模型三个方面的差异化竞争力,盘古大模型AI专业服务覆盖从前期咨询、规划设计,到数据工程、模型训练,再到应用工程及模型运维的完整流程。基于华为盘古提供的AI专业服务包,致力于为企业提供一站式人工智能解决方案
云坞网络专注于利用先进的AI云计算、大数据和人工智能技术,为企业提供卓越的ChatGPT行业解决方案。帮助企业快速实现数字化、智能化和绿色化转型。 系统定制开发:我们可以为客户提供系统的定制开发服务,帮助客户实现更多的个性化功能和业务流程需求。,数据迁移:我们帮助客户将现有系统的
产品利用移动5G通讯,结合AI视觉算法的先进技术,与战训环节深度融合,实现比武考试、体能训练、日常训练等全场景应用 实时查看训练考核数据
angChain等流行的大模型开发框架,构建企业级AI应用;团队拥有成熟的软件工程技术和管理能力。6. 大模型使用的技术支持,用户使用大模型平台,解答用户使用过程遇到的问题;大模型与应用对接集成,以及进行日常巡检、故障处理、模型升级等服务。4. 工业数据模型(CAD模型、CAE模
太杉天尊大模型AIGC场景解决方案是以AI场景解决方案为核心的全栈Maas综合方案,助力政企客户灵活部署(可公有可私有部署)。具备自研的行业模型能力,主要用于政府/公安/教育等行业的数据处理、文本处理以及多模态处理等多场景。太杉天尊大模型AIGC场景解决方案,是一款专为满足政府企
公司集成了世界领先的底层大模型,具备打通跨模型和工具链的平台,提供从需求分析、数据收集、模型设计、训练优化、评估、系统集成、用户界面设计、部署维护、合规性检查、技术支持、性能监控、扩展性设计、定制服务到持续研发一站式AI大模型定制研发服务。光启慧语是一家围绕大模型全栈开展技术研发和产品
不同AI模型训练所需要的数据量和算力不同,在训练时选择合适存储及训练方案可提升模型训练效率与资源性价比。ModelArts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。针对第一次使用ModelArts的用户,本文提供端到端案例指导,帮助您快速了解如何在Mod
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ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。 “一站式”是指AI开发的各个环节,包括数据处理、算法开发、模型训练、模型部署都可以在Mo
ai 模型训练
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。
ModelArts Standard提供了公共资源池和专属资源池,专属资源池不与其他用户共享资源,更加高效。针对企业多用户场景,推荐使用专属资源池开展AI模型训练。
本文提供了端到端案例指导,帮助您快速了解如何在ModelArts Standard上选择合适的训练方案并进行模型训练。
针对不同的数据量和算法情况,推荐以下训练方案:
- 单机单卡:小数据量(1G训练数据)、低算力场景(1卡Vnt1),存储方案推荐使用“ OBS 的并行文件系统(存放数据和代码)”。
- 单机多卡:中等数据量(50G左右训练数据)、中等算力场景(8卡Vnt1),存储方案推荐使用“ SFS (存放数据和代码)”。
- 多机多卡:大数据量(1T训练数据)、高算力场景(4台8卡Vnt1),存储方案推荐使用“SFS(存放数据)+普通OBS桶(存放代码)”,采用分布式训练。
当使用SFS+OBS的存储方案可以实现存储加速,该方案的端到端实践案例请参见面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速实践。
场景 |
OBS |
SFS |
ModelArts |
|||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
单机单卡 |
按需购买(并行文件系统) |
× |
免费 |
免费 |
包月购买 |
免费 |
× |
按需购买 |
单机多卡 |
× |
包月购买 (HPC型500G) |
免费 |
免费 |
包月购买 |
免费 |
包月购买 (Ubuntu 18.04,建议不小于2U8G,本地存储空间100G,带 EIP 全动态BGP,按流量10M带宽) |
× |
多机多卡 |
按需购买 (普通OBS桶) |
包月购买 (HPC型500G) |
免费 |
免费 |
包月购买 |
免费 |
包月购买 (Ubuntu 18.04,建议不小于2U8G,本地存储空间100G,带EIP全动态BGP,按流量10M带宽) |
× |
算法及数据 |
资源规格 |
Epoch数 |
预计运行时长(hh:mm:ss) |
---|---|---|---|
算法:PyTorch官方针对ImageNet的样例 数据:ImageNet分类数据子集 |
1机1卡Vnt1 |
10 |
0:05:03 |
算法:YOLOX 数据:COCO2017 |
1机1卡Vnt1 |
10 |
03:33:13 |
1机8卡Vnt1 |
10 |
01:11:48 |
|
4机8卡Vnt1 |
10 |
0:36:17 |
|
算法:Swin-Transformer 数据:ImageNet21K |
1机1卡Vnt1 |
10 |
197:25:03 |
1机8卡Vnt1 |
10 |
26:10:25 |
|
4机8卡Vnt1 |
10 |
07:08:44 |
步骤 |
说明 |
预计时长 |
---|---|---|
镜像下载 |
首次下载镜像的时间(25G)。 |
8分钟 |
资源调度 |
点创建训练作业开始到变成运行中的时间(资源充足、镜像已缓存)。 |
20秒 |
训练列表页打开 |
已有50条训练作业,单击训练模块后的时间。 |
6秒 |
日志加载 |
作业运行中,已经输出1兆的日志文本,单击训练详情页面需要多久加载出日志。 |
2.5秒 |
训练详情页 |
作业运行中,没有用户日志情况下,在ModelArts控制台主页面单击训练详情页面后加载页面内容。 |
2.5秒 |
JupyterLab页面 |
进入JupyterLab页面后加载页面内容。 |
0.5秒 |
Notebook列表页 |
已有50个Notebook实例,在ModelArts控制台主页面单击开发环境后的时间。 |
4.5秒 |
镜像下载时间受节点规格、节点硬盘类型(高IO/普通IO)、是否SSD等因素影响,以上数据仅供参考。
ai 模型训练常见问题
更多常见问题 >>-
ModelArts模型训练旨在提升开发者模型训练的开发效率及训练性能。提供了可视化作业管理、资源管理、版本管理等功能,基于机器学习算法及强化学习的模型训练自动超参调优;预置和调优常用模型,简化模型开发和全流程训练管理。
-
训练管理模块是ModelArts不可或缺的功能模块,用于创建训练作业、查看训练情况以及管理训练版本。模型训练是一个不断迭代和优化的过程。在训练模块的统一管理下,方便用户试验算法、数据和超参数的各种组合,便于追踪最佳的模型与输入配置,您可以通过不同版本间的评估指标比较,确定最佳训练作业。
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模型转换,即将开源框架的网络模型(如Caffe、TensorFlow等),通过ATC(Ascend Tensor Compiler)模型转换工具,将其转换成昇腾AI处理器支持的离线模型。
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本实验指导用户在短时间内,了解和熟悉使用ModelArts进行模型开发和训练的基本流程,并利用ModelArts训练管理服务完成一次训练任务。
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在自然语言处理(NLP)领域中,使用语言模型预训练方法在多项NLP任务上都获得了不错的提升,广泛受到了各界的关注。本课程将简单介绍一下预训练的思想,几个代表性模型和它们之间的关系。
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本课程主要介绍如何让TensorFlow脚本运行在昇腾910处理器上,并进行精度、性能等方面的调优。通过对教材的解读,使学员能够结合教材+实践,迁移自己的训练脚本到昇腾平台上进行训练。
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