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其中“版本”信息由系统自动生成,按“V0001”、“V0002”规则命名,用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。
InternVL2基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.909) 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展InternVL2-26B和InternVL2-8B模型的训练过程,包括
查询导入任务状态 根据任务ID查询数据集导入任务的状态和详情。 dataset.get_import_task_info(task_id) 示例代码 查询数据集导入任务的详情 from modelarts.session import Session from modelarts.dataset
弹性云服务器 弹性云服务器(Elastic Cloud Server,ECS)是由CPU、内存、操作系统、云硬盘组成的基础的计算组件。弹性云服务器创建成功后,您就可以像使用自己的本地PC或物理服务器一样,使用弹性云服务器。
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硬件
创建AI应用时,OBS文件目录对应镜像里面的目录结构是什么样的? 问题现象 创建AI应用时,元模型来源指定的OBS目录下存放了自定义的文件和文件夹,都会拷贝到镜像中去。拷贝进去的路径是什么,怎么读取对应的文件或者文件夹里面的内容? 原因分析 通过OBS导入AI应用时,ModelArts
在开发环境中部署本地服务进行调试 可以通过部署本地服务来进行调试,即在导入模型或模型调试后,在开发环境Notebook中部署Predictor进行本地推理。 只支持使用ModelArts Notebook部署本地服务。 开发环境本地服务Predictor和在线服务Predictor
系统将根据标注的极点推理出物体的轮廓。对于背景比较复杂的图片,极点标注效果不佳,推荐使用多边形标注。 极点标注功能仅支持北京一与北京四区域。 多边形标注时,标注框或极点,必须在图片范围内,超出图片将导致后续作业异常。
批量删除样本 根据样本的ID列表批量删除数据集中的样本。 dataset.delete_samples(samples) 示例代码 批量删除数据集中的样本 from modelarts.session import Session from modelarts.dataset import
查询导出任务状态 根据任务ID查询数据集导出任务的状态和详情。 dataset.get_export_task_info(task_id) 示例代码 查询数据集导出任务状态 from modelarts.session import Session from modelarts.dataset
创建导出任务 将当前数据集的样本导出到指定的OBS路径下。仅支持图像分类、物体检测、图像分割和自由格式数据集。 dataset.export_data(path) 示例代码 导出数据集到OBS目录 from modelarts.session import Session from
如图1,下发重置节点任务时需要填写以下参数: 表1 重置参数说明 参数名称 说明 操作系统 选择下拉框中支持的操作系统。 配置方式 选择重置节点的配置方式。 按节点比例:重置任务包含多个节点时,同时被重置节点的最高比例。
推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts 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硬件
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite DevServer上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持
查询数据集版本详情 根据版本ID查询数据集指定版本的详细信息。 dataset.get_version_info(version_id) 示例代码 查询数据集指定版本的详细信息 from modelarts.session import Session from modelarts.dataset
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite DevServer上的预训练和全量微调方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署
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硬件
对于精度问题,系统工程人员需要对算法原理有较深入的理解,仅从工程角度分析有时候会非常受限,同时也可联系华为工程师进行诊断与优化。 父主题: GPU训练业务迁移至昇腾的通用指导
SFT全参微调权重转换 SFT全参微调需将HuggingFace格式权重转换为megatron格式后再进行SFT全参微调。 本章节主要介绍如何将HuggingFace权重转换为Megatron格式。此处的HuggingFace权重文件和转换操作结果同时适用于SFT全参微调和LoRA
SDXL基于DevServer适配PyTorch NPU的LoRA训练指导(6.3.905) Stable Diffusion(简称SD)是一种基于扩散过程的图像生成模型,应用于文生图场景,能够帮助用户生成图像。SDXL LoRA训练是指在已经训练好的SDXL模型基础上,使用新的数据集进行