微服务引擎 CSE 

 

微服务引擎(Cloud Service Engine)提供服务注册、服务治理、配置管理等全场景能力;帮助用户实现微服务应用的快速开发和高可用运维。支持多语言、多运行时;支持双栈模式,统一接入和管理Spring Cloud、Apache ServiceComb(JavaChassis/GoChassis)、Dubbo侵入式框架和Istio非侵入式服务网格。

 
 

    分布式训练框架 更多内容
  • 训练

    训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题: 实施步骤

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  • 模型训练

    模型训练 使用特征工程处理后生成的训练集进行模型训练。 创建联邦学习训练任务(简易编辑器) 单击简易编辑器界面右上角的“训练”。 进入“训练任务配置”界面,如图1所示。 图1 训练任务配置 参数说明,如表1所示。 表1 参数配置 区域 参数名称 参数描述 任务说明 任务名称 训练任务的名称。

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  • GPT-2基于Server适配PyTorch GPU的训练推理指导

    --fp16 开始训练。 本文是单机单卡训练,使用预训练脚本参数控制: GPUS_PER_NODE=1 NNODES=1 NODE_RANK=0 执行以下命令,开始预训练。 nohup sh ./pretrain_gpt2.sh & 图3 开始预训练 实时查看训练日志,监控程序。 tail

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  • 模型训练

    单击“开始训练”,训练任务开始。 单击界面右上角的“关闭”,返回模型训练工程详情界面。 “模型训练任务”下方展示新建的训练任务,“训练状态”列展示任务的状态。 ALL显示所有训练任务。 WAITING表示训练任务准备中。 RUNNING表示正在训练。 FINISHED表示训练成功。 FAILED表示训练失败。

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  • ModelArts中常用概念

    Cluster使用的都是专属资源池。 MoXing MoXing是ModelArts自研的组件,是一种轻型的分布式框架,构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上,使得这些计算引擎分布式性能更高,同时易用性更好。MoXing包含很多组件,其中MoXing Fra

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  • 方案概述

    ,结合大规模分布式训练、模型微调与部署等核心能力,针对不同行业的需求,为客户提供从模型设计、训练到部署的一站式服务,助力企业快速落地AI应用。 业务架构 图1 业务架构图 行业大模型适配服务: 昇腾模型与应用开发支持:提供MindSpore 、Pytorch AI框架相关API的

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  • 训练

    训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题: 实施步骤

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  • 训练任务

    删除失败 - √ - 分布式训练任务 八爪鱼自动驾驶平台的多机分布式训练功能可以帮助用户加快模型训练速度,提高训练效率,并支持更大规模的深度学习任务。通过多机分布式训练,用户可以将训练任务分配到多台计算机或 服务器 上并行进行,充分利用硬件资源,加快模型收敛速度,提高训练效果。平台支持多种

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  • 数据治理组织架构框架

    数据治理 组织架构框架 数据治理可以采用集中化(全时投入)和虚拟化(部分投入)混合的组织模式。结合具备专业技能的专职数据治理人员和熟悉业务和IT系统的已有人员,在运作上实现数据治理团队的快速构建和能力导入,捆绑业务、IT开发和数据团队利用已有人员熟悉度快速切入重点工作。 在工作内容和责任上具体到三层的工作组织:

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  • 迁移适配

    local_rank为 -1。 多卡分布式执行 PyTorch框架下常见的多卡分布式执行主要包括DataParallel(DP) 和Distributed Data Parallel (DDP)。torch_npu环境下针对DDP场景的多卡训练有提供支持。此外,针对deepspe

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  • 分布式部署

    分布式部署 SAP NetWeaver分布式部署如图1所示。 图1 SAP NetWeaver分布式部署 该部署方式是由多个SAP实例组成,一个SAP实例是一组同时开始和结束的进程。在分布式系统中,所有实例都运行在独立的 云服务器 上,主要包括以下实例: ABAP Central Services

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  • SD1.5&SDXL Koyha框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.908)

    SD1.5&SDXL Koyha框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.908) 训练场景和方案介绍 准备镜像环境 Finetune训练 LoRA训练 父主题: AIGC模型训练推理

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  • 功能介绍

    模型验证 模型验证是基于新的数据集或超参,对模型训练服务已打包的模型进行验证,根据验证报告判断当前模型的优劣。 云端推理框架 提供模型云端运行框架环境,用户可以在线验证模型推理效果,无须从零准备计算资源、搭建推理框架,只需将模型包加载到云端推理框架,一键发布成云端Web Service推

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  • 训练

    训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题: 实施步骤

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  • 使用STS SDK(Spring Cloud框架)

    使用STS SDK(Spring Cloud框架) 引入STS SDK 在pom.xml中添加STS SDK依赖。 <dependency> <groupId>com.huawei.wisecloud.sts</groupId> <artifact

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  • 将测试框架集成到项目中

    将测试框架集成到项目中 CodeArts IDE提供了与JUnit和TestNG测试框架的集成,让您轻松运行和调试Java测试用例。在开始之前,请确保为项目定义了JDK,如使用Java项目中所述。 您可以通过在pom.xml(对于Maven)或build.gradle(对于Gra

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  • 使用Spring Cloud框架实现应用开发

    使用Spring Cloud框架实现应用开发 Spring Cloud概述 准备工作 开发指导 实践案例

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  • 分布式身份

    分布式身份 注册个人分布式身份 注册企业分布式身份 更新企业DID服务 查询分布式身份文档 父主题: API

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  • 使用预置镜像制作自定义镜像用于训练模型

    使用预置镜像制作 自定义镜像 用于训练模型 使用预置框架构建自定义镜像原理介绍 如果先前基于预置框架且通过指定代码目录和启动文件的方式来创建的训练作业;但是随着业务逻辑的逐渐复杂,您期望可以基于预置框架修改或增加一些软件依赖的时候,可以使用预置框架构建自定义镜像,即在创建训练作业页面选择预置框架名称后,在预置框架版本下拉列表中选择“自定义”。

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  • ModelArts SDK、OBS SDK和MoXing的区别?

    SDK参考》 MoXing MoXing是ModelArts自研的组件,是一种轻型的分布式框架,构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上,使得这些计算引擎分布式性能更高,同时易用性更好。MoXing包含很多组件,其中MoXing Fra

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  • 准备模型训练代码

    准备模型训练代码 预置框架启动文件的启动流程说明 开发用于预置框架训练的代码 开发用于自定义镜像训练的代码 自定义镜像训练作业配置节点间SSH免密互信 父主题: 使用ModelArts Standard训练模型

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