华为云11.11 AI&大数据分会场

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    人工智能云训练 更多内容
  • 预训练

    。 Step4 开启训练故障自动重启功能 创建训练作业时,可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时,系统将自动修复异常或隔离节点,并重启训练作业,提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoi

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  • 模型训练

    模型训练 企业A在完成特征选择后,可以单击右下角的“启动训练”按钮,配置训练的超参数并开始训练。 等待训练完成后就可以看到训练出的模型指标。 模型训练完成后如果指标不理想可以重复调整7、8两步的所选特征和超参数,直至训练出满意的模型。 父主题: 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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  • 预训练

    训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中,具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及选择上传的镜像。 代码目录选择:OBS桶路径下的 llm_train/AscendSpeed

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  • 预训练

    3b.sh 选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况,用户可参考表2进行配置。 图2 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 上挂载路径:输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/

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  • Tensorflow训练

    该示例的主要功能是基于Tensorflow的分布式架构,利用卷积神经网络(CNN)中的ResNet50模型对随机生成的图像进行训练,每次训练32张图像(batch_size),共训练100次(step),记录每次训练过程中的性能(image/sec)。 apiVersion: "kubeflow.org/v1"

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  • Finetune训练

    Finetune训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的Finetune训练过程。Finetune是指在已经训练好的模型基础上,使用新的数据集进行微调(fine-tuning)以优化模型性能。修改数据集路径、模型路径。数据集路径格式为/datasets/pokemon-dataset/image_0

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  • LoRA训练

    LoRA训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的LoRA训练过程。LoRA训练是指在已经训练好的模型基础上,使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。修改数据集路径、模型路径。脚本里写到datasets路径即可。 run_lora_sdxl中的vae路径要准确写到sdxl_vae

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  • Finetune训练

    Finetune训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的Finetune训练过程。Finetune是指在已经训练好的模型基础上,使用新的数据集进行微调(fine-tuning)以优化模型性能。 训练前需要修改数据集路径、模型路径。数据集路径格式为/datasets/pokemon-dataset/image_0

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  • LoRA训练

    LoRA训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的LoRA训练过程。LoRA训练是指在已经训练好的模型基础上,使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。 训练前需要修改数据集路径、模型路径。脚本里写到datasets路径即可。 run_lora_sdxl中的vae路径要准确写到sdxl_vae

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  • LoRA训练

    LoRA训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的LoRA训练过程。LoRA训练是指在已经训练好的模型基础上,使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。 启动SD1.5 LoRA训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh diffusers_lora_train

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  • Finetune训练

    Finetune训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的Finetune训练过程。Finetune是指在已经训练好的模型基础上,使用新的数据集进行微调(fine-tuning)以优化模型性能。 启动SD1.5 Finetune训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh

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  • 方案概述

    据异步持久化到OBS对象存储中长期低成本保存。 图1 基于OBS+SFS Turbo的华为AI存储解决方案 方案优势 华为AI存储解决方案的主要优势如下表所示。 表1 华为AI存储解决方案的主要优势 序号 主要优势 详细描述 1 存算分离,资源利用率高 GPU/NPU算力和SFS

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  • 方案概述

    据异步持久化到OBS对象存储中长期低成本保存。 图1 基于OBS+SFS Turbo的华为AI存储解决方案 方案优势 华为AI存储解决方案的主要优势如下表所示。 表1 华为AI存储解决方案的主要优势 序号 主要优势 详细描述 1 存算分离,资源利用率高 GPU/NPU算力和SFS

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  • ModelArts中常用概念

    自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型,不需要代码编写和模型开发经验。只需三步,标注数据、自动训练、部署模型,即可完成模型构建。 端-边- 端-边-分别指端侧设备、智能边缘设备、公有。 推理 指按某种策略由已知判断推出新判断的思维过程。人工智能领域下,由机器模拟人类智能,使用构建的神经网络完成推理过程。

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  • AIGC模型训练推理

    AIGC模型训练推理 Bert基于DevServer适配MindSpore Lite 推理指导(6.3.910) Open-Sora1.2基于DevServer适配PyTorch NPU训练推理指导(6.3.910) CogVideoX训练推理基于DevServer适配PyTorch

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  • 使用模型训练服务快速训练算法模型

    使用模型训练服务快速训练算法模型 本文档以硬盘故障检测的模型训练为例,介绍模型训练服务使用的全流程,包括数据集、特征工程、模型训练、模型管理和模型验证,使开发者快速熟悉模型训练服务。 操作流程 前提条件 订购模型训练服务 访问模型训练服务 创建项目 数据集 特征工程 模型训练 模型管理

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  • 以PyTorch框架创建训练作业(新版训练)

    调用查询训练作业详情接口使用刚创建的训练作业返回的id查询训练作业状态。 调用查询训练作业指定任务的日志(OBS链接)接口获取训练作业日志的对应的obs路径。 调用查询训练作业指定任务的运行指标接口查看训练作业的运行指标详情。 当训练作业使用完成或不再需要时,调用删除训练作业接口删除训练作业。 前提条件 已获

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  • 所有的微认证都支持批量购买及兑换吗?现在有哪些微认证支持?

    不是,当前仅有部分微认证支持批量购买及兑换。华为开发者学堂-微认证详情页页面,含“微认证兑换”字样的微认证才可以在购买页面选择“XXXX-批量”规格,如图1,才支持完成批量购买及兑换,如无相关标识,则不可进行批量购买及兑换。 当前有如下微认证支持批量购买及兑换: 领域 微认证名称 链接 计算 华为计算服务实践

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  • 应用场景说明

    视频,这些影像数据会作为后续人工智能AI模型的训练数据集,影像数据包含图片与视频。 在ISDP中,检查单、任务单、子任务单以及问题单都独立具备影像采集的能力。 在形成可用的训练数据前,需要对这些影像数据进行正负样本的手工分类,符合标准的影像作为模型训练中的正样本数据。实际操作中,

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  • 模型训练服务简介

    多种通信增值服务开箱即用,快速支撑电信领域AI应用 支持多种部署模式 公有部署:数据允许出局,面向用户包括:中小T、合作伙伴、华为内部研发。 合营部署:数据不出局,面向用户为有合营的大T。 华为Stack部署:数据不出局,面向用户为无合营的大T。 GDE部署:数据不出局,面向用户包括:中小T、合作伙伴。

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  • 订购模型训练服务

    输入租户名和密码,单击“登录”,进入NAIE服务官网。 首次登录后请及时修改密码,并定期修改密码。 依次选择“AI服务 > AI服务 > 模型训练服务 > 模型训练服务”,进入模型训练服务介绍页面。 单击“我要购买”,进入服务订购界面。 区域:为用户提供服务的华为Region。请选择“华北-北京四”。

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