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不同AI模型訓(xùn)練所需要的數(shù)據(jù)量和算力不同,在訓(xùn)練時選擇合適的存儲及訓(xùn)練方案可提升模型訓(xùn)練效率與資源性價比。 ModelArts Standard支持單機單卡、單機多卡和多機多卡的訓(xùn)練場景,滿足不同AI模型訓(xùn)練的要求。

ModelArts Standard提供了公共資源池和專屬資源池,專屬資源池不與其他用戶共享資源,更加高效。針對企業(yè)多用戶場景,推薦使用專屬資源池開展AI模型訓(xùn)練。

本文提供了端到端案例指導(dǎo),幫助您快速了解如何在ModelArts Standard上選擇合適的訓(xùn)練方案并進(jìn)行模型訓(xùn)練。

針對不同的數(shù)據(jù)量和算法情況,推薦以下訓(xùn)練方案:

  • 單機單卡:小數(shù)據(jù)量(1G訓(xùn)練數(shù)據(jù))、低算力場景(1卡Vnt1),存儲方案推薦使用“ OBS 的并行文件系統(tǒng)(存放數(shù)據(jù)和代碼)”。
  • 單機多卡:中等數(shù)據(jù)量(50G左右訓(xùn)練數(shù)據(jù))、中等算力場景(8卡Vnt1),存儲方案推薦使用“ SFS (存放數(shù)據(jù)和代碼)”。
  • 多機多卡:大數(shù)據(jù)量(1T訓(xùn)練數(shù)據(jù))、高算力場景(4臺8卡Vnt1),存儲方案推薦使用“SFS(存放數(shù)據(jù))+普通OBS桶(存放代碼)”,采用分布式訓(xùn)練。

    當(dāng)使用SFS+OBS的存儲方案可以實現(xiàn)存儲加速,該方案的端到端實踐案例請參見面向AI場景使用OBS+SFS Turbo的存儲加速實踐。

表1 不同場景所需服務(wù)及購買推薦

場景

OBS

SFS

SWR

DEW

ModelArts

VPC

ECS

EVS

單機單卡

按需購買(并行文件系統(tǒng))

×

免費

免費

包月購買

免費

×

按需購買

單機多卡

×

包月購買

(HPC型500G)

免費

免費

包月購買

免費

包月購買

(Ubuntu 18.04,建議不小于2U8G,本地存儲空間100G,帶 EIP 全動態(tài)BGP,按流量10M帶寬)

×

多機多卡

按需購買

(普通OBS桶)

包月購買

(HPC型500G)

免費

免費

包月購買

免費

包月購買

(Ubuntu 18.04,建議不小于2U8G,本地存儲空間100G,帶EIP全動態(tài)BGP,按流量10M帶寬)

×

表2 開源數(shù)據(jù)集訓(xùn)練效率參考

算法及數(shù)據(jù)

資源規(guī)格

Epoch數(shù)

預(yù)計運行時長(hh:mm:ss)

算法:PyTorch官方針對ImageNet的樣例

數(shù)據(jù):ImageNet分類數(shù)據(jù)子集

1機1卡Vnt1

10

0:05:03

算法:YOLOX

數(shù)據(jù):COCO2017

1機1卡Vnt1

10

03:33:13

1機8卡Vnt1

10

01:11:48

4機8卡Vnt1

10

0:36:17

算法:Swin-Transformer

數(shù)據(jù):ImageNet21K

1機1卡Vnt1

10

197:25:03

1機8卡Vnt1

10

26:10:25

4機8卡Vnt1

10

07:08:44

表3 訓(xùn)練各步驟性能參考

步驟

說明

預(yù)計時長

鏡像 下載

首次下載鏡像的時間(25G)。

8分鐘

資源調(diào)度

點創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)開始到變成運行中的時間(資源充足、鏡像已緩存)。

20秒

訓(xùn)練列表頁打開

已有50條訓(xùn)練作業(yè),單擊訓(xùn)練模塊后的時間。

6秒

日志加載

作業(yè)運行中,已經(jīng)輸出1兆的日志文本,單擊訓(xùn)練詳情頁面需要多久加載出日志。

2.5秒

訓(xùn)練詳情頁

作業(yè)運行中,沒有用戶日志情況下,在ModelArts控制臺主頁面單擊訓(xùn)練詳情頁面后加載頁面內(nèi)容。

2.5秒

JupyterLab頁面

進(jìn)入JupyterLab頁面后加載頁面內(nèi)容。

0.5秒

Notebook列表頁

已有50個Notebook實例,在ModelArts控制臺主頁面單擊開發(fā)環(huán)境后的時間。

4.5秒

鏡像下載時間受節(jié)點規(guī)格、節(jié)點硬盤類型(高IO/普通IO)、是否SSD等因素影響,以上數(shù)據(jù)僅供參考。

ai 卡通模型常見問題

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  • 模型轉(zhuǎn)換,即將開源框架的網(wǎng)絡(luò)模型(如Caffe、TensorFlow等),通過ATC(Ascend Tensor Compiler)模型轉(zhuǎn)換工具,將其轉(zhuǎn)換成昇騰AI處理器支持的離線模型。

  • 盤古大模型致力于深耕行業(yè),打造金融、政務(wù)、制造、礦山、氣象、鐵路等領(lǐng)域行業(yè)大模型和能力集,將行業(yè)知識know-how與大模型能力相結(jié)合,重塑千行百業(yè),成為各組織、企業(yè)、個人的專家助手。

  • 近年來越來越多的行業(yè)采用AI技術(shù)提升效率、降低成本,然而AI落地的過程確并不容易,AI在具體與業(yè)務(wù)結(jié)合時常常依賴于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的采集、處理、模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)、編排、部署和運維等很多環(huán)節(jié)。華為云ModelArts是全流程AI開發(fā)平臺,包含了AI應(yīng)用的開發(fā)、部署和分享交易,通過解決AI開發(fā)各個環(huán)節(jié)所遇到的核心問題,ModelArts有效解決了AI落地難的問題,將極大促進(jìn)AI技術(shù)的普惠。本議題將分享ModelArts的主要關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用案例。

  • ModelArts是一個一站式的開發(fā)平臺,能夠支撐開發(fā)者從數(shù)據(jù)到AI應(yīng)用的全流程開發(fā)過程。包含數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、模型管理、模型部署等操作,并且提供AI Gallery功能,能夠在市場內(nèi)與其他開發(fā)者分享模型。

  • AI一站式開發(fā)平臺ModelArts橫空出世,零基礎(chǔ)AI開發(fā)人員的福音。學(xué)習(xí)本課程,帶你了解AI模型訓(xùn)練,不會編程、不會算法、不會高數(shù),一樣可以構(gòu)建出自己專屬的AI模型。

  • 隨著邊緣設(shè)備數(shù)量指數(shù)級增長,以及設(shè)備性能的提升,數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長,數(shù)據(jù)規(guī)模已由原來的EB級擴(kuò)展到ZB級。數(shù)據(jù)回傳中心云處理成本太高,邊緣計算的價值已經(jīng)被證明。數(shù)據(jù)在哪,計算就應(yīng)在哪,人工智能正逐步向邊緣遷移,將云上AI能力下沉到邊緣節(jié)點,做到本地處理,打通AI的最后一公里。雖然邊緣AI技術(shù)的相關(guān)研究和應(yīng)用都有著顯著的進(jìn)展,然而在成本、性能、安全方面仍有諸多挑戰(zhàn):

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