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ai大模型怎么训练

在最佳实践文档中,提供了针对多种场景、多种AI引擎的 ModelArts 案例,方便您通过如下案例快速了解使用ModelArts完成AI开发的流程和操作。

LLM大语言模型训练推理场景

样例

场景

说明

预训练、SFT全参微调训练、LoRA微调训练

介绍主流的开源大模型Llama系列、Qwen系列、Yi系列、Baichuan系列、ChatGLM系列等基于ModelArts DevServer的训练过程,训练使用PyTorch框架和昇腾NPU计算资源。训练后的模型可用于推理部署,搭建大模型问答助手。

预训练、SFT全参微调训练、LoRA微调训练

介绍主流的开源大模型Llama系列、Qwen系列、Yi系列、Baichuan系列、ChatGLM系列等基于ModelArts Standard的训练过程,训练使用PyTorch框架和昇腾NPU计算资源。

训练后的模型可用于推理部署,搭建大模型问答助手。

主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导

推理部署、推理性能测试、推理精度测试、推理模型量化

介绍主流的开源大模型Llama系列、Qwen系列、Yi系列、Baichuan系列、ChatGLM系列等基于ModelArts DevServer的推理部署过程,推理使用PyTorch框架和昇腾NPU计算资源。

启动推理服务后,可用于搭建大模型问答助手。

主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导

推理部署、推理性能测试、推理精度测试、推理模型量化

介绍主流的开源大模型Llama系列、Qwen系列、Yi系列、Baichuan系列、ChatGLM系列等基于ModelArts Standard的推理部署过程,推理使用PyTorch框架和昇腾NPU计算资源。

启动推理服务后,可用于搭建大模型问答助手。

文生图模型训练推理场景

样例

场景

说明

SDXL、SD1.5模型训练

介绍AIGC模型SDXL、SD1.5基于ModelArts DevServer的训练过程,训练使用PyTorch框架和昇腾NPU计算资源。训练后的模型可用于推理部署,应用于文生图场景。

SDXL、SD1.5模型推理

介绍AIGC模型SDXL、SD1.5基于ModelArts DevServer的推理过程,推理使用PyTorch框架和昇腾NPU计算资源。

启动推理服务后,可应用于文生图场景。

Open-Clip基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导

Open-Clip模型训练

介绍Open-Clip模型基于ModelArts DevServer的训练过程,训练使用PyTorch框架和昇腾NPU计算资源。

应用于AIGC和多模态视频编码器。

文生视频场景

样例

场景

说明

CogVideo模型、Open-Sora模型训练推理

介绍CogVideo、Open-Sora-Plan、Open-Sora1.2模型基于ModelArts DevServer的训练推理过程,训练使用PyTorch框架和昇腾NPU计算资源。

训练后的模型可用于推理部署,应用于文生视频场景。

数字人场景

样例

场景

说明

Wav2Lip,人脸说话视频模型,训练、推理

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,输出与输入语音匹配的视频,俗称“对口型”。该技术的主要作用就是在将音频与图片、音频与视频进行合成时,口型能够自然。

案例主要介绍如何基于ModelArts DevServer上的昇腾NPU资源进行模型训练推理。

内容审核 场景

样例

场景

说明

Bert基于DevServer适配MindSpore Lite推理指导(6.3.910)

Yolov8基于DevServer适配MindSpore Lite推理指导(6.3.909)

Paraformer基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.911)

Bert、Yolov8、Paraformer等内容审核模型推理

案例主要介绍内容审核场景的相关模型如何基于ModelArts DevServer上的昇腾NPU资源进行模型推理。

ModelArts Standard权限配置

样例

对应功能

场景

说明

ModelArts Standard权限管理

IAM 权限配置、权限管理

为子账号配置权限

当一个华为云账号下需创建多个IAM子账号时,可参考此样例,为IAM子账号赋予使用ModelArts所需的权限。避免IAM子账号因权限问题导致使用时出现异常。

ModelArts Standard自动学习案例

表1 自动学习样例列表

样例

对应功能

场景

说明

口罩检测

自动学习

物体检测

基于AI Gallery口罩数据集,使用ModelArts自动学习的物体检测算法,识别图片中的人物是否佩戴口罩。

垃圾分类

自动学习

图像分类

该案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产,让零AI基础的开发者完成“图像分类”的AI模型的训练和部署。

ModelArts Standard开发环境案例

表2 Notebook样例列表

样例

镜像

对应功能

场景

说明

将Notebook的Conda环境迁移到SFS磁盘

-

环境迁移

开发环境

本案例介绍如何将Notebook的Conda环境迁移到SFS磁盘上。

使用ModelArts VSCode插件调试训练ResNet50图像分类模型

MindSpore

VS Code Toolkit工具

目标检测

本案例以Ascend Model Zoo为例,介绍如何通过VS Code插件及ModelArts Notebook进行云端数据调试及模型开发。

ModelArts Standard模型训练案例

表3 自定义算法样例列表

样例

镜像

对应功能

场景

说明

使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别

PyTorch

自定义算法

手写数字识别

使用用户自己的算法,训练得到手写数字识别模型,并部署后进行预测。

从0制作自定义镜像并用于训练(PyTorch+CPU/GPU)

PyTorch

镜像制作

自定义镜像训练

-

此案例介绍如何从0到1制作镜像,并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是PyTorch,训练使用的资源是CPU或GPU。

从0制作自定义镜像并用于训练(MPI+CPU/GPU)

MPI

镜像制作

自定义镜像训练

-

此案例介绍如何从0到1制作镜像,并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是MPI,训练使用的资源是CPU或GPU。

从0制作自定义镜像并用于训练(Tensorflow+GPU)

Tensorflow

镜像制作

自定义镜像训练

-

此案例介绍如何从0到1制作镜像,并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Tensorflow,训练使用的资源是GPU。

从0制作自定义镜像并用于训练(MindSpore+Ascend)

MindSpore

镜像制作

自定义镜像训练

-

此案例介绍如何从0到1制作镜像,并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是MindSpore,训练使用的资源是NPU。

ModelArts Standard推理部署

表4 推理部署列表

样例

对应功能

场景

说明

基于ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署

在线服务

物体检测

此案例以“商超商品识别”模型为例,完成从AI Gallery订阅模型,到ModelArts一键部署为在线服务的 免费体验 过程。

第三方推理框架迁移到ModelArts Standard推理自定义引擎

第三方框架

推理部署

-

ModelArts支持第三方的推理框架在ModelArts上部署,本文以TFServing框架、Triton框架为例,介绍如何迁移到推理自定义引擎。

第三方案例列表

第三方案例来源为华为云开发者社区“云驻计划”。由于ModelArts产品的持续更新和迭代,第三方案例中的界面和步骤可能因时效性而与最新产品有所差异,仅供学习和参考。

ai大模型怎么训练常见问题

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。

  • 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。

  • 盘古大模型致力于深耕行业,打造金融、政务、制造、矿山、气象、铁路等领域行业大模型和能力集,将行业知识know-how与大模型能力相结合,重塑千行百业,成为各组织、企业、个人的专家助手。

  • 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。

  • 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。

  • 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。