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項目實習生 AI建模與訓練平臺 AI建模與訓練平臺 領域方向:人工智能 工作地點: 杭州 AI建模與訓練平臺 人工智能 杭州 項目簡介 隨著人工智能技術的發(fā)展,越來越多的行業(yè)開始使用人工智能做智能化轉(zhuǎn)型。本項目旨在開發(fā)一套端到端的人工智能模型開發(fā)平臺。 崗位職責 從事AI工程化和AI平臺的開發(fā)。
一站式大模型開發(fā)平臺 一站式大模型開發(fā)平臺 ModelArts Studio大模型開發(fā)平臺是集數(shù)據(jù)管理、模型訓練、模型部署于一體的綜合平臺,專為開發(fā)和應用大模型而設計,旨在為開發(fā)者提供簡單、高效的大模型開發(fā)和部署方式 為什么選擇大模型開發(fā)平臺ModelArts Studio 最全工具鏈平臺
保障用戶訓練作業(yè)的長穩(wěn)運行 提供訓練作業(yè)斷點續(xù)訓與增量訓練能力,即使訓練因某些原因中斷,也可以基于checkpoint接續(xù)訓練,保障需要長時間訓練的模型的穩(wěn)定性和可靠性,避免重新開始訓練耗費的時間與計算成本 支持訓練數(shù)據(jù)使用SFS Turbo文件系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)掛載,訓練作業(yè)產(chǎn)生的中間和結(jié)果等數(shù)據(jù)可以直接高速寫入到SFS
會話對象,初始化方法請參考Session鑒權。 job_id 是 String 訓練作業(yè)的id,可通過創(chuàng)建訓練作業(yè)生成的訓練作業(yè)對象查詢,如"job_instance.job_id",或從查詢訓練作業(yè)列表的響應中獲得。 表2 get_job_log請求參數(shù)說明 參數(shù) 是否必選 參數(shù)類型
華為云ModelArts平臺提供E級算力調(diào)度,同時結(jié)合物理網(wǎng)絡拓撲,提供動態(tài)路由規(guī)劃能力,為大模型訓練提供了最優(yōu)的網(wǎng)絡通信能力。此外,借助ModelArts平臺的高效處理海量數(shù)據(jù)能力,僅用7天就完成了40TB文本數(shù)據(jù)處理。
Notebook編程環(huán)境的操作 了解詳情 人工智能概覽 學完本課程后,您將能夠了解人工智能的發(fā)展歷史以及相關概念 了解詳情 ModelArts:一站式AI開發(fā)平臺 通過本課程的學習,了解ModelArts的特性、應用場景等,并掌握其申請和調(diào)用方法 了解詳情 ModelArts自定義鏡像
應用、在線服務接口,實現(xiàn)在AI開發(fā)平臺ModelArts上快速部署推理服務 使用AI開發(fā)平臺ModelArts,創(chuàng)建AI應用,部署在線服務、用于獲取推理結(jié)果 在統(tǒng)一身份認證服務 IAM上創(chuàng)建一個委托,用于授權FunctionGraph獲取IAM用戶Token,訪問ModelArts
自動駕駛模型訓練推理 MapTRv2模型基于ModelArts Lite Server適配PyTorch NPU訓練指導 OpenVLA模型基于ModelArts Lite Server適配PyTorch NPU訓練指導 PointPillar模型基于ModelArts Lite
LLM/AIGC/數(shù)字人基于Server適配NPU的訓練推理指導 ModelArts提供了豐富的關于Server使用NPU進行訓練推理的案例指導,涵蓋了LLM大語言模型、AIGC圖像/視頻生成等人等主流應用場景。您可查看詳細指導。
訓練管理 訓練作業(yè) 資源和引擎規(guī)格接口
Standard模型訓練 使用ModelArts Standard自定義算法實現(xiàn)手寫數(shù)字識別 基于ModelArts Standard運行訓練作業(yè)
訓練管理(舊版) 訓練作業(yè) 訓練作業(yè)參數(shù)配置 可視化作業(yè) 資源和引擎規(guī)格接口 作業(yè)狀態(tài)參考 父主題: 歷史API
訓練作業(yè) 創(chuàng)建訓練作業(yè) 查詢訓練作業(yè)列表 查詢訓練作業(yè)版本詳情 刪除訓練作業(yè)版本 查詢訓練作業(yè)版本列表 創(chuàng)建訓練作業(yè)版本 停止訓練作業(yè)版本 更新訓練作業(yè)描述 刪除訓練作業(yè) 獲取訓練作業(yè)日志的文件名 查詢預置算法 查詢訓練作業(yè)日志 父主題: 訓練管理(舊版)
Standard模型訓練 在ModelArts訓練得到的模型欠擬合怎么辦? 在ModelArts中訓練好的模型如何獲??? 在ModelArts上如何獲得RANK_TABLE_FILE用于分布式訓練? 在ModelArts上訓練模型如何配置輸入輸出數(shù)據(jù)? 在ModelArts上如何提升訓練效率并減少與OBS的交互?
在“訂單信息確認”頁面,確認服務信息和費用,單擊“確定”提交模型訓練任務。 單擊“返回模型訓練”跳轉(zhuǎn)到微調(diào)大師頁面,可以查看訓練作業(yè)狀態(tài)。當“狀態(tài)”為“訓練完成”時,表示微調(diào)任務完成。 單擊操作列的“查看模型”跳轉(zhuǎn)到微調(diào)獲得的新模型的詳情頁面。
AI模型 創(chuàng)建模型 盤古輔助制藥平臺支持用戶創(chuàng)建AI模型,目前AI模型只有專業(yè)版支持。AI建模支持創(chuàng)建屬性模型和基模型。創(chuàng)建屬性模型是基于自定義數(shù)據(jù),對盤古藥物分子大模型進行微調(diào),進行屬性預測和迭代活性優(yōu)化,實現(xiàn)干濕實驗閉環(huán)。
創(chuàng)建訓練作業(yè) 功能介紹 創(chuàng)建訓練作業(yè)接口用于在ModelArts平臺上啟動新的訓練任務。 該接口適用于以下場景:當用戶需要基于特定的數(shù)據(jù)集和算法模型進行機器學習訓練時,可以通過此接口創(chuàng)建并配置訓練作業(yè)。使用該接口的前提條件是用戶已上傳數(shù)據(jù)集和模型代碼至ModelArts平臺,并具
ControlNet... AI說 為醫(yī)生打造專屬數(shù)字分身! AIGC:人工智能生成內(nèi)容的崛起與未... ModelArts JupyterLab常見問題解決... 聊聊超級快的圖上多跳過濾查詢 查看更多 收起 場景化AI案例,AI落地零門檻 AI達人 馬上申請 多樣化AI資產(chǎn),AI開發(fā)更高效 資產(chǎn)貢獻榜
LLM大語言模型訓練 主流開源大模型基于ModelArts Lite Server適配AscendFactory PyTorch NPU訓練指導(New) LLM大語言模型訓練歷史版本文檔
數(shù)。 模型訓練結(jié)束后,訓練模型以及相關輸出信息需保存在OBS路徑。“輸出”數(shù)據(jù)默認配置為模型輸出,代碼參數(shù)為“train_url”,也支持用戶根據(jù)1的算法代碼自定義輸出路徑參數(shù)。 在創(chuàng)建訓練作業(yè)時,填寫輸入路徑和輸出路徑。 訓練輸入選擇對應的OBS路徑或者數(shù)據(jù)集路徑,訓練輸出選擇對應的OBS路徑。
MLLM多模態(tài)模型訓練推理 Bunny-Llama-3-8B-V基于Lite Server適配PyTorch NPU的訓練指導(6.5.901) Qwen-VL基于Standard+OBS+SFS適配PyTorch NPU訓練指導(6.3.912) Qwen-VL模型基于Standard+OBS適配PyTorch
AIGC工具tailor使用指導 tailor簡介 tailor是AIGC場景下用于模型轉(zhuǎn)換(onnx到mindir)和性能分析的輔助工具,當前支持以下功能。 表1 功能總覽 功能大類 具體功能 模型轉(zhuǎn)換 固定shape轉(zhuǎn)模型 動態(tài)shape傳入指定檔位轉(zhuǎn)模型 支持fp32 支持AOE優(yōu)化
String 訓練作業(yè)的id,可通過創(chuàng)建訓練作業(yè)生成的訓練作業(yè)對象查詢,如"job_instance.job_id",或從查詢訓練作業(yè)列表的響應中獲得。 表2 返回參數(shù)說明 參數(shù) 參數(shù)類型 描述 kind String 訓練作業(yè)類型。默認使用job。 枚舉值: job:訓練作業(yè) hetero_job:異構作業(yè)
在“元模型來源”中,選擇“從訓練中選擇”頁簽,選擇Step4 創(chuàng)建訓練作業(yè)中完成的訓練作業(yè),勾選“動態(tài)加載”。AI引擎的值是系統(tǒng)自動寫入的,無需設置。 圖5 設置元模型來源 在模型列表頁面,當模型狀態(tài)變?yōu)?ldquo;正常”時,表示模型創(chuàng)建成功。單擊模型操作列的“部署”,彈出“版本列表”
為網(wǎng)絡AI開發(fā)專家,負責NAIE模型訓練服務特征工程相關的設計與開發(fā)工作,9年電信領域軟件設計開發(fā)工作經(jīng)驗,熟悉分布式系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)、中間件等產(chǎn)品及技術應用,對電信領域AI模型訓練平臺及數(shù)據(jù)特征處理有較深入的理解。后希旭,華為網(wǎng)絡AI開發(fā)專家,知乎專欄主編,負責華為網(wǎng)絡AI開發(fā)平臺的構建和運營,熟悉模型訓練和在線推理。
兩者結(jié)合。6模型驅(qū)動開發(fā)能稍微再解釋一下嗎?開發(fā)者開發(fā)過程中主要聚焦在業(yè)務數(shù)據(jù)模型對象的構建,而不用過多的關注計算的細節(jié)。7ModelFactory與DataFactory有什么區(qū)別?您問的是不是ModelFoundry。DataFactory是GDE大數(shù)據(jù)開發(fā)平臺,ModelFoundry是GDE