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    ai模型自动化训练 更多内容
  • Eagle投机小模型训练

    Eagle投机小模型训练 本章节提供eagle小模型自行训练的能力,客户可通过本章节,使用自己的数据训练eagle小模型,并使用自行训练的小模型进行eagle推理。支持llama1系列、llama2系列和Qwen2系列模型。 步骤一:安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x

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  • 分布式模型训练

    分布式模型训练 分布式训练功能介绍 创建单机多卡的分布式训练(DataParallel) 创建多机多卡的分布式训练(DistributedDataParallel) 示例:创建DDP分布式训练(PyTorch+GPU) 示例:创建DDP分布式训练(PyTorch+NPU) 父主题:

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  • 管理模型训练作业

    管理模型训练作业 查看训练作业详情 查看训练作业资源占用情况 查看模型评估结果 查看训练作业事件 查看训练作业日志 修改训练作业优先级 使用Cloud Shell调试生产训练作业 复制、停止或删除训练作业 管理训练容器环境变量 查看训练作业标签 查看训练作业监控指标 父主题: 使用ModelArts

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  • 使用ModelArts Standard训练模型

    Standard训练模型 模型训练使用流程 准备模型训练代码 准备模型训练镜像 创建调试训练作业 创建算法 创建生产训练作业(默认页面) 创建生产训练作业(新版页面) 分布式模型训练 模型训练存储加速 增量模型训练 自动模型优化(AutoSearch) 模型训练高可靠性 管理模型训练作业

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  • Eagle投机小模型训练

    为每个模型提供针对性的投机模型: Eagle的模型大小及结构,与基模型的某一层完全相同,这使得它的大小远远小于其基模型。解决了对于部分原始LLM模型,找不到合适的投机模型的问题。 投机小模型训练端到端示例 本章节提供eagle小模型自行训练的能力,客户可通过本章节,使用自己的数据训练eagle小模型,并

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  • 文生图模型训练推理

    5基于Lite Server适配PyTorch NPU Finetune训练指导(6.3.904) Open-Clip基于Lite Server适配PyTorch NPU训练指导 AIGC工具tailor使用指导

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  • 数字人模型训练推理

    数字人模型训练推理 Wav2Lip推理基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907) Wav2Lip训练基于Lite Server适配PyTorch NPU训练指导(6.3.907)

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  • 文生视频模型训练推理

    文生视频模型训练推理 CogVideoX1.5 5b 和 CogVideoX 5b模型基于Lite Server全量8卡序列并行推理指导(6.5.901) CogVideoX1.5 5b模型基于Lite Server适配PyTorch NPU全量训练指导(6.5.901) CogVideoX1

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  • 创建模型训练工程

    创建模型训练工程 创建工程 编辑训练代码(简易编辑器) 编辑训练代码(WebIDE) 模型训练 MindSpore样例 父主题: 模型训练

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  • Eagle投机小模型训练

    为每个模型提供针对性的投机模型: Eagle的模型大小及结构,与基模型的某一层完全相同,这使得它的大小远远小于其基模型。解决了对于部分原始LLM模型,找不到合适的投机模型的问题。 投机小模型训练端到端示例 本章节提供eagle小模型自行训练的能力,客户可通过本章节,使用自己的数据训练eagle小模型,并

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  • 方案概述

    况,分析模型迁移的可行性。 模型开发训练:天宽团队熟悉业界多种基础模型,24年初开始适配DeepSeek, 当前已支持 V3/R1/Distill全系列,相比之前模型训练成本降低20%,根据业务需求和数据特性,为用户定制模型开发训练方案,选择合适的预训练架构,并设定训练目标,调整

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  • eagle投机小模型训练

    eagle投机小模型训练 本章节提供eagle小模型自行训练的能力,客户可通过本章节,使用自己的数据进行训练eagle小模型,并使用自行训练的小模型进行eagle推理。 步骤一:安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的

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  • 什么是ModelArts

    ModelArts是华为云提供的一站式AI开发平台,提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。 “一站式”是指AI开发的各个环节,包括数据处理、算法开发、模型训练模型部署都可以在ModelA

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  • 计费说明

    计费说明 ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。 ModelArts服务的计费方式简单、灵活,您既可以选择按实际使用时长

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  • 管理AI Gallery模型

    管理AI Gallery模型 编辑模型介绍 资产发布上架后,准确、完整的资产介绍有助于提升资产的排序位置和访问量,能更好的支撑用户使用该资产。 在模型详情页,选择“模型介绍”页签,单击右侧“编辑介绍”。 编辑模型基础设置和模型描述。 表1 模型介绍的参数说明 参数名称 说明 基础设置

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  • 如何回到模型训练服务首页?

    如何回到模型训练服务首页? 用户离开模型训练服务首页,如果需要回到首页,请单击界面左上角的“模型训练”,从下拉框中选择“模型训练”。 父主题: 模型训练服务首页

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  • ModelArts

    Code远程使用Notebook实例 算法管理 创建算法 训练模型 创建生产训练作业 创建调试训练作业 查看训练作业日志 分布式训练 创建AI应用 简介 管理AI应用 部署AI应用 部署为在线服务 部署为批量服务 规范示例 使用 自定义镜像 模型包规范 自定义脚本代码示例 09 API 通过M

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  • 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Qwen2-7B模型实现新闻自动分类 主流开源大模型基于Lite Server适配Ascend-vLLM PyTorch NPU推理指导(6.5.901) 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink

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  • 各个模型训练前文件替换

    各个模型训练前文件替换 在训练开始前,因模型权重文件可能与训练框架不匹配或有优化,因此需要针对模型的tokenizer文件进行修改或替换,不同模型的tokenizer文件修改内容如下。 falcon-11B模型训练开始前,针对falcon-11B模型中的tokenizer文件

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  • 各个模型训练前文件替换

    各个模型训练前文件替换 在训练开始前,因模型权重文件可能与训练框架不匹配或有优化,因此需要针对模型的tokenizer文件进行修改或替换,不同模型的tokenizer文件修改内容如下。 falcon-11B模型训练开始前,针对falcon-11B模型中的tokenizer文件

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  • 各个模型训练前文件替换

    各个模型训练前文件替换 在训练开始前,因模型权重文件可能与训练框架不匹配或有优化,因此需要针对模型的tokenizer文件进行修改或替换,不同模型的tokenizer文件修改内容如下。 falcon-11B模型训练开始前,针对falcon-11B模型中的tokenizer文件

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