基于PyTorch NPU快速部署开源大模型

基于PyTorch NPU快速部署开源大模型

    深度学习训练推理 更多内容
  • LLM大语言模型训练推理

    LLM大语言模型训练推理 在ModelArts Studio基于Llama3-8B模型实现新闻自动分类 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.910) 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.910) 主流开源大模型基于Lite

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  • ModelArts

    Snt9系列可为用户解决图像分类和物体检测两大类模型训练场景;Ascend Snt3系列可应用于图像分类、物体检测、图像分割、NLP等常用深度学习领域高性能推理场景。同时,使用MindSpore开发的模型可直接在ModelArts平台完成训练推理。 发布区域:华北-北京四、西南-贵阳一 训练推理同时使用昇腾芯片

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelArts集成了深度学习和机器

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  • ModelArts Standard使用流程

    Standard训练模型。 Standard的推理部署功能提供了界面化的推理部署生产环境,AI模型开发完成后,在Standard中可以纳管AI模型并快速部署为推理服务,您可以进行在线推理预测,也可以通过调用API把AI推理能力集成到自己的IT平台。具体请参见推理部署使用场景。 Standard使用流程说明

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  • 最新动态

    人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法,实时分析视频流,自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统,用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法,实时分析视频流,自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能

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  • 自动学习为什么训练失败?

    如果OBS路径符合要求,请您按照服务具体情况执行3。 自动学习项目不同导致的失败原因可能不同。 图像识别训练失败请检查是否存在损坏图片,如有请进行替换或删除。 物体检测训练失败请检查数据集标注的方式是否正确,目前自动学习仅支持矩形标注。 预测分析训练失败请检查标签列的选取。标签列目前支持离散和连续型数据,只能选择一列。

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  • 自动学习训练作业失败

    自动学习训练作业失败 自动学习训练作业创建失败,一般是因为后台服务故障导致的,建议稍等片刻,然后重新创建训练作业。如果重试超过3次仍无法解决,请联系华为云技术支持。 自动学习训练作业创建成功,但是在运行过程中,由于一些故障导致作业运行失败,排查方式如下: 首次出现请检查您的账户是

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  • ModelArts入门实践

    ModelArts Standard自动学习 使用Standard自动学习实现垃圾分类 本案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产,让零AI基础的开发者使用ModelArts Standard的自动学习功能完成“图像分类”AI模型的训练和部署。 面向AI开发零基础的用户

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  • ModelArts训练和推理分别对应哪些功能?

    ModelArts训练推理分别对应哪些功能? ModelArts训练包括自动学习、模型训练、专属资源池-训练/开发环境功能。 ModelArts推理包括AI应用管理、部署上线功能。 父主题: 一般性问题

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  • 超过最大递归深度导致训练作业失败

    超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错: RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度,导致训练失败。 处理方法

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  • 使用AI原生应用引擎完成模型调优

    在下拉列表中选择数据集版本。 训练数据比例 填写训练数据比例,如果填为0,则任务不执行训练阶段。 训练数据比例是指用于训练模型的数据在完整数据集中所占的比例。 在实际应用中,训练数据比例的选择取决于许多因素,例如可用数据量、模型复杂度和数据的特征等。通常情况下,会选择较大的训练数据比例,以便训练出更准确

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  • 修订记录

    优化“数据集”、“特征工程”、“云端推理”章节。 2020-09-30 框架切换,全篇更换截图。 优化“云端推理”章节。 2020-08-17 新增“云端推理”章节。 修改“模型管理”、“模型验证”章节截图。 2020-07-16 Jupyterlab优化,对应特征工程章节截图更新。 模型训练界面优化,对应模型训练章节截图更新。

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  • GPU业务迁移至昇腾训练推理

    GPU业务迁移至昇腾训练推理 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导 GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导

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  • 模型管理简介

    :发布成推理服务。配置请参见发布推理服务。 :发布推理服务成功后,可通过此图标进入推理服务的快速验证界面。 :推理服务发布失败,单击可重新发布推理服务。 :已发布推理服务的模型包更新后,单击可更新发布推理服务,更新推理服务版本号最后一位默认在原版本基础上加1。 :创建联邦学习实例。创建步骤请参见https://support

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  • ModelArts

    如何查看ModelArts消费详情? 更多 自动学习 自动学习生成的模型,存储在哪里?支持哪些其他操作? 在ModelArts中图像分类和物体检测具体是什么? 自动学习训练后的模型是否可以下载? 自动学习项目中,如何进行增量训练? 更多 训练作业 ModelArts中的作业为什么一直处于等待中?

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  • 为什么微调后的模型,回答中会出现乱码

    数据质量:请检查训练数据中是否存在包含异常字符的数据,可以通过规则进行清洗。 训练参数设置:若数据质量存在问题,且因训练参数设置的不合理而导致过拟合,该现象会更加明显。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,适当降低这些参数的值,降低过拟合的风险。 推理参数设置:请

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  • 功能介绍

    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推理服务,帮助用户高效低成本完成模型验证。

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  • 附录:训练常见问题

    修改后的barrier_timeout参数 问题5:训练完成使用vllm0.6.0框架推理失败: 错误截图: 报错原因: 训练时transformers版本要求为4.45.0,训练完成后保存的tokenizer.json文件中的“merges”时保存的是拆开的列表不是字符串,导致推理异常 解决措施,以下两种方法任选其一:

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  • 自动学习/Workflow计费项

    自动学习/Workflow计费项 计费说明 在ModelArts自动学习和Workflow中进行模型训练推理时,会使用计算资源和存储资源,会产生计算资源和存储资源的累计值计费。具体内容如表1所示。 计算资源费用: 如果运行自动学习作业/Workflow工作流时,使用专属资源池进行模型训练和推理,计算资源不计费。

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  • Standard模型部署

    一键部署,可以直接推送部署到边缘设备中,选择智能边缘节点,推送模型。 ModelArts基于Snt3高性能AI推理芯片的深度优化,具有PB级别的单日推理数据处理能力,支持发布云上推理的API百万个以上,推理网络时延毫秒。 父主题: Standard功能介绍

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  • 训练模型

    训练模型”,并配置训练参数,开始训练模型。 预训练模型 当前服务提供预置预训练模型“高精版”、“均衡版”、“基础版”,在“预训练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习率”、“训练轮次”和“语种”。 “学习率”用来控制模型的学习速度,范围为(0

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