弹性云服务器 ECS

 

弹性云服务器(Elastic Cloud Server)是一种可随时自助获取、可弹性伸缩的云服务器,帮助用户打造可靠、安全、灵活、高效的应用环境,确保服务持久稳定运行,提升运维效率

 
 

    训练神经网络用云服务器 更多内容
  • 训练脚本说明

    训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.906)

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  • 准备训练镜像

    准备训练镜像 训练作业 自定义镜像 规范 已有镜像如何适配迁移至ModelArts训练平台 使用基础镜像构建新的训练镜像 在容器镜像中安装MLNX_OFED 父主题: 使用自定义镜像训练模型(模型训练

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  • 训练作业

    训练作业 OBS操作相关故障 云上迁移适配故障 硬盘限制故障 外网访问限制 权限问题 GPU相关问题 业务代码问题 预置算法运行故障 训练作业卡死 训练作业运行失败 专属资源池创建训练作业 训练作业性能问题 Ascend相关问题

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  • 训练作业

    训练作业 创建训练作业 训练作业调试 查询训练作业列表 查询训练作业详情 更新训练作业描述 获取训练作业日志的文件名 查询训练作业日志 删除训练作业 父主题: 训练管理(旧版)

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  • 训练作业

    训练作业 创建训练作业 训练作业调测 查询训练作业列表 查询训练作业详情 更新训练作业描述 删除训练作业 终止训练作业 查询训练日志 查询训练作业的运行指标 父主题: 训练管理

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  • 训练任务

    50]的整数,数字越大,优先级越高。 计算节点:用于运行训练任务的训练节点个数。 上传模型节点:选择特定节点上传训练模型,默认使用node-0(主节点)作为上传产物节点。 选择算法。 图2 选择算法 训练算法:根据业务所需选择算法,自定义算法需提前在“训练服务 > 算法管理”中创建成功。 参数列表:由算法携带,可修改参数值。

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  • 查询训练规格

    查询训练规格 功能介绍 查询当前推荐系统所提供的离线计算规格,实时计算规格和排序模型训练规格。在创建数据源和场景时,需要提供此信息。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/resource-specs 表1 路径参数

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  • 训练作业

    训练作业 功能咨询 训练过程读取数据 编写训练代码 创建训练作业 管理训练作业版本 查看作业详情

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  • 编写训练代码

    编写训练代码 训练模型时引用依赖包,如何创建训练作业? 训练作业常用文件路径是什么? 如何安装C++的依赖库? 训练作业中如何判断文件夹是否拷贝完毕? 如何在训练中加载部分训练好的参数? 训练作业的启动文件如何获取训练作业中的参数? 训练作业中使用os.system('cd xxx')无法进入相应的文件夹?

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  • 训练管理(旧版)

    训练管理(旧版) 训练作业 训练作业参数配置 可视化作业 资源和引擎规格接口 作业状态参考 父主题: 历史API

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  • 训练作业

    训练作业 创建训练作业 查询训练作业列表 查询训练作业版本详情 删除训练作业版本 查询训练作业版本列表 创建训练作业版本 停止训练作业版本 更新训练作业描述 删除训练作业 获取训练作业日志的文件名 查询预置算法 查询训练作业日志 父主题: 训练管理(旧版)

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  • 训练模式选择

    训练模式选择 当训练作业的算法框架选用的是预置框架的MindSpore类引擎、资源池类型选用的是Ascend资源时,则ModelArts提供3种训练模式选择(普通模式、高性能模式和故障诊断模式),支持用户根据实际场景获取不同的诊断信息。 模式说明 训练作业默认设置为普通模式,普通模式的调测信息可参考查看训练作业日志。

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  • Standard模型训练

    示例:从0到1制作自定义镜像并用于训练(Horovod-PyTorch+GPU) 示例:从0到1制作自定义镜像并用于训练(MindSpore+GPU) 示例:从0到1制作自定义镜像并用于训练(Tensorflow+GPU) 示例:从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练(MindSpore+Ascend)

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  • 训练脚本说明

    训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导(6.3.905)

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  • 训练脚本说明

    训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导(6.3.906)

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  • 训练脚本说明

    训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.905)

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  • 调试与训练

    调试与训练 单机单卡 单机多卡 多机多卡 父主题: Standard专属资源池训练

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  • 准备训练数据

    准备训练数据 在创建抽取模型时,需要您提前准备用于训练模型的数据并上传至OBS目录,数据格式为txt文本的自然语言短句。KG服务当前支持的数据类型请参见训练数据类型介绍。 准备数据流程如下: 准备待标注的数据 定义三元组类型(schema) 标注数据 上传至OBS 准备待标注的数据

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  • 训练任务

    训练任务 训练任务 任务队列 父主题: 训练服务

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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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