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使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后,可创建训练作业,在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包,如果直接使用基础镜像进行训练,每次创建训练作业时,训练作业的图1中都需要执行install.sh文件,来安装依赖以及下载完整代码
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型(包括llama2、llama3、Qwen、Qwen1.5 ......)的训练脚本,并可通过统一的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后,可创建训练作业,在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包,如果直接使用基础镜像进行训练,每次创建训练作业时,训练作业的图1中都需要执行 install.sh文件,来安装依赖以及下载完整代码
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型(包括llama2、llama3、Qwen、Qwen1.5 ......)的训练脚本,并可通过统一的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程
资产识别与管理 资产识别 用户在AI Gallery中的资产包括用户发布的AI资产以及用户提供的一些个人信息。 AI资产包括但不限于文本、图形、数据、文章、照片、图像、插图、代码、AI算法、AI模型等。 用户的个人信息包括: 用户注册时提供的昵称、头像、邮箱。 用户参加实践时提供的姓名
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。若未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 若用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data.sh
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后,可创建训练作业,在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包,如果直接使用基础镜像进行训练,每次创建训练作业时,训练作业的图1中都需要执行 install.sh文件,来安装依赖以及下载完整代码
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data.sh
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。若未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 若用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data.sh
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后,可创建训练作业,在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包,如果直接使用基础镜像进行训练,每次创建训练作业时,训练作业的图1中都需要执行install.sh文件,来安装依赖以及下载完整代码
AI Gallery功能介绍 面向开发者提供了AI Gallery大模型开源社区,通过大模型为用户提供服务,普及大模型行业。AI Gallery提供了大量基于昇腾云底座适配的三方开源大模型,同步提供了可以快速体验模型的能力、极致的开发体验,助力开发者快速了解并学习大模型。 构建零门槛线上模型体验
服务部署、启动、升级和修改时,容器健康检查失败如何处理? 原因分析 容器提供的健康检查接口调用失败。容器健康检查接口调用失败,原因可能有两种: 镜像健康检查配置问题 AI应用健康检查配置问题 解决方法 根据容器日志进行排查,查看健康检查接口失败的具体原因。 镜像健康检查配置问题,需修复代码后重新制作镜像创建
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型(包括llama2、llama3、Qwen、Qwen1.5 ......)的训练脚本,并可通过统一的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data.sh
旧版训练迁移至新版训练需要注意哪些问题? 新版训练和旧版训练的差异主要体现在以下3点: 新旧版创建训练作业方式差异 新旧版训练代码适配的差异 新旧版训练预置引擎差异 新旧版创建训练作业方式差异 旧版训练支持使用“算法管理”(包含已保存的算法和订阅的算法)、“常用框架”、“自定义”(
PyTorch迁移精度调优 完成代码迁移适配后,用户需要进一步验证训练精度是否达标。在保证迁移正确的前提下,迁移后精度偏差的来源,一方面是昇腾设备部分算子的实现和CUDA算子有差异,另外一方面则是硬件方面的差异,如Ascend Snt9芯片上的Matmul和Conv等cube算子只支持
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。若未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 若用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data.sh
宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂载到/home/ma-user目录,此目录为ma-user用户家目录。
--policy String 否 训练资源规格模式,可选值regular、economic、turbo、auto。 --volumes String 否 挂载EFS,如果需要指定多个参数,可以使用--volumes。
2 tf-decode failed 图片无法被TensorFlow解码且不能修复 ignore 系统已跳过这张图片,不需要用户处理。 3 size over 图片大于5MB resize to small 系统已将图片压缩到5MB以内处理,不需要用户处理。