GPU加速云服务器 GACS

 

GPU加速云服务器(GPU Accelerated Cloud Server, GACS)能够提供优秀的浮点计算能力,从容应对高实时、高并发的海量计算场景。P系列适合于深度学习,科学计算,CAE等;G系列适合于3D动画渲染,CAD等

 
 

    ai模型训练gpu平台 更多内容
  • GPT-2基于Server适配PyTorch GPU的训练推理指导

    tail -f nohup.out 如果显示如下信息, 表示模型训练完成。 图4 模型训练完成 在训练过程中观察单GPU卡的利用率,如下: 图5 GPU利用率 查看生成的模型checkpoint。 本示例生成的模型checkpoint路径设置在“/workspace/Megatr

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  • 计费说明

    计费说明 计费项 模型训练服务按照用户选择的实例规格和使用时长计费。计费项包括模型训练环境和云上推理服务,如表1所示。 表1 计费项 计费项 计费说明 模型训练服务 模型训练服务根据CPU和GPU的规格和使用时长进行计费,不使用则不产生费用。 当模型训练服务开始启动以后,实例处于

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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 基于advisor的昇腾训练性能自助调优指导

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  • 如何访问模型训练服务

    用户也可以直接通过账号登录。首次登录后请及时修改密码,并定期修改密码。 单击“登录”,进入NAIE服务官网。 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“进入服务”,进入模型训练服务页面。 父主题: 产品介绍

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  • 模型训练服务首页简介

    模型训练服务首页 图2 模型训练服务首页 模型训练服务首页介绍如表1所示。 表1 模型训练服务首页说明 区域 参数名称 参数说明 1 当前服务所属的品牌名称。 单击服务名称图标下拉框,从下拉框中选择服务名称,可以进入对应服务的首页界面。 2 华北-北京一 用户账户所属Region。

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  • 预置框架启动文件的启动流程说明

    预置框架启动文件的启动流程说明 ModelArts Standard训练服务预置了多种AI框架,并对不同的框架提供了针对性适配,用户在使用这些预置框架进行模型训练时,训练的启动命令也需要做相应适配。 本章节详细介绍基于不同的预置框架创建训练作业时,如何修改训练的启动文件。 Ascend-Powered-Engine框架启动原理

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  • Standard资源管理

    ts Standard开发平台训练作业、部署模型以及开发环境时,通过Standard弹性集群的计算资源进行实例下发。 Lite弹性集群面向k8s资源型用户,提供托管式k8s集群,并预装主流AI开发插件以及自研的加速插件,以云原生方式直接向用户提供AI Native的资源、任务等

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  • 使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务

    restartPolicy: OnFailure 提交作业,开始训练。 kubectl apply -f mnist.yaml 等待训练作业完成,通过Kubeflow的UI可以查询训练结果信息。至此就完成了一次简单的分布式训练任务。Kubeflow的借助TFJob简化了作业的配置。Volcano

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  • 资源管理

    1Core_1GiB 训练任务 1Gpu_4Core_16GiB 模型评测 1Gpu_2Core_8GiB 模型编译 2Core_4GiB 预标注 1GPU_2Core_8GiB 数据脱敏 1Core_1GiB 说明: 内置容器需要1Gpu_12Core_48GiB。 建议规格中的GPU类型和实际使用的GPU一致,避免管理混乱。

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  • 使用时序预测算法实现访问流量预测

    栏中的“AI应用管理 >AI应用”,进入AI应用页面。 在“AI应用 > 我的AI应用”页面,单击“创建”,进入创建AI应用页面。 在创建AI应用页面,系统会自动根据上一步训练作业填写参数,参考如下说明确认关键参数。 “元模型来源”:系统自动选择“从训练中选择 >训练作业”。 “

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  • 查看训练作业资源占用情况

    实例的GPU/NPU的平均利用率低于50%时,在训练作业列表中会进行告警提示。 图2 作业列表显示作业资源利用率情况 此处的作业资源利用率只涉及GPU和NPU资源。作业worker-0实例的GPU/NPU平均利用率计算方法:将作业worker-0实例的各个GPU/NPU加速卡每个时间点的利用率汇总取平均值。

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  • 基于ModelArts Standard运行GPU训练作业

    基于ModelArts Standard运行GPU训练作业 在ModelArts Standard上运行GPU训练作业的场景介绍 在ModelArts Standard运行GPU训练作业的准备工作 在ModelArts Standard上运行GPU单机单卡训练作业 在ModelArts Standard上运行GPU单机多卡训练作业

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  • 使用AutoGenome镜像

    读取配置文件:通过json文件配置输入和输出路径。 模型训练:针对提供的数据和模型参数,AutoGenome会搜索得到最优的神经网络结构。训练过程经过模型搜索阶段和模型训练阶段,在模型搜索阶段,根据json文件中的配置参数,对于选定的模型参数会训练一定步数,搜索得到较好结果的参数进行后续训练训练过程中可选择在验证

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  • 产品优势

    产品优势 控制台自助服务,一站式快速生成所需内容 用户申请账号并上传相关授权,拍摄训练所需音视频素材,上传进行模型训练,生成自定义形象和声音。选择背景、声音、模特等内容,基于文本或语音智能驱动,实现视频制作、视频直播、智能交互等能力。 华为云盘古数字人大模型,赋能千行百业数字化营销新模式

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  • AI原生应用引擎训练好后的模型如何获取?

    AI原生应用引擎训练好后的模型如何获取? 使用模型微调训练模型后的新模型只能通过模型部署(创建模型服务)上线,无法下载至本地使用。 父主题: AI原生应用引擎

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  • GPU函数概述

    用户提供更加便捷、高效的GPU计算服务,有效承载AI模型推理、AI模型训练、音视频加速生产、图形图像加速加速工作负载。 GPU函数主要使用于:仿真、模拟、科学计算、音视频、AI和图像处理等场景下,使用GPU硬件加速,从而提高业务处理效率。 表1 GPU函数规格 卡型 vGPU 显存(GB)

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  • 训练作业性能降低

    训练作业性能降低 问题现象 使用ModelArts平台训练算法训练耗时增加。 原因分析 可能存在如下原因: 平台上的代码经过修改优化、训练参数有过变更。 训练GPU硬件工作出现异常。 处理方法 请您对作业代码进行排查分析,确认是否对训练代码和参数进行过修改。 检查资源分配情况(

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  • 历史待下线案例

    历史待下线案例 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 示例:从 0 到 1 制作 自定义镜像 并用于训练(Pytorch+CPU/GPU) 示例:从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练(MPI+CPU/GPU) 使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署 专属资源池训练

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  • 创建训练服务

    活动时间 最近一次模型训练执行的时间。 创建训练任务,详细请参考模型训练。 删除训练任务。 模型训练工程描述 训练服务的描述信息,支持单击“”重新编辑。 切换到其他的训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务模型训练页面中。 模型训练运行环境信息查看和配置。 新建训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务。

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  • AI平台安装部署

    AI平台安装部署 ai安装包解压 将获取到的pie-engine-ai安装包复制到 Linux 操作系统计算机的某个目录下,例如 /home/PieEngine/下,执行以下命令进入该目录: cd /home/PieEngine/ 执行如下命令进行解压。 tar -zxvf 文件名

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  • 从0制作自定义镜像用于创建训练作业(Tensorflow+GPU)

    从0制作自定义镜像用于创建训练作业(Tensorflow+GPU) 本章节介绍如何从0到1制作镜像,并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Tensorflow,训练使用的资源是GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux

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