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[快速入門]ai 模型訓練
AI開發(fā)平臺ModelArts-概覽

穩(wěn)定安全的算力底座,極快至簡的模型訓練 穩(wěn)定安全的算力底座,極快至簡的模型訓練 支持萬節(jié)點計算集群管理 大規(guī)模分布式訓練能力,加速大模型研發(fā) 多應(yīng)用場景全覆蓋,AI智能平臺助力業(yè)務(wù)成功 多應(yīng)用場景全覆蓋,AI智能平臺助力業(yè)務(wù)成功 大模型 實現(xiàn)智能回答、聊天機器人、自動摘要、機器翻譯、文本分類等任務(wù)

昇騰

AI訓練加速型Physical.KAt1 高性能,支持AI訓練AI重載應(yīng)用推理AI訓練:如BERT,以及視覺類的AI模型訓練,AI重載推理,如AI超分辨率 CPU核數(shù):192,CPU主頻:2.6GHz 內(nèi)存:768GB,卡間互聯(lián)帶寬:100Gbps 服務(wù)咨詢 客戶案例 客戶案例 微晟科技智慧門店客戶案例

盤古多模態(tài)大模型

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AI平臺ModelArts入門

AI開發(fā)平臺ModelArts入門 AI平臺ModelArts入門 面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,可快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流,助力千行百業(yè)智能升級 面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,可快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流,助力千行百業(yè)智能升級 購買 控制臺 專家咨詢

盤古NLP大模型

718B深度思考模型 高效訓推 覆蓋全鏈路的訓推工具 負載均衡 多維度負載均衡策略 安全防護 支持模型加密與模型混淆保護 盤古NLP大模型系列 模型規(guī)格說明 訓練和部署盤古系列模型、三方開源模型請登錄 ModelArts Studio控制臺 盤古NLP大模型系列 模型規(guī)格說明 訓練和部署盤古系列模型、三方開源模型請登錄

數(shù)智融合計算服務(wù)

隔離,作業(yè)隔離 數(shù)據(jù)+AI多應(yīng)用場景全覆蓋,助力業(yè)務(wù)成功 數(shù)據(jù)+AI多應(yīng)用場景全覆蓋,助力業(yè)務(wù)成功 數(shù)據(jù)工程 高效處理大規(guī)模數(shù)據(jù),通過并行計算加速數(shù)據(jù)處理過程,如數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和聚合 分布式機器學習 Ray支持分布式訓練和調(diào)優(yōu),可以用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集和模型,使得模型訓練更加高效

ModelArts Studio大模型開發(fā)平臺

多語種內(nèi)容審核,平臺全面保護 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(yīng)用大模型而設(shè)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

盤古預(yù)測大模型

文檔與學習成長 盤古大模型 盤古大模型 什么是盤古大模型 盤古預(yù)測大模型能力與規(guī)格 盤古大模型快速入門 如何調(diào)用盤古大模型API 查看全部 AI Gallery百模千態(tài)社區(qū) AI Gallery百模千態(tài)社區(qū) 優(yōu)質(zhì)昇騰云AI模型專區(qū) 幾行代碼自由部署AI應(yīng)用 豐富多樣的AI訓練數(shù)據(jù)集 場景化AI案例,助力AI賦能千行百業(yè)

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ai 模型訓練

不同AI模型訓練所需要的數(shù)據(jù)量和算力不同,在訓練時選擇合適的存儲及訓練方案可提升模型訓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練場景,滿足不同AI模型訓練的要求。

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模型訓練。

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

針對不同的數(shù)據(jù)量和算法情況,推薦以下訓練方案:

  • 單機單卡:小數(shù)據(jù)量(1G訓練數(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)”,采用分布式訓練。

    當使用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

訓練列表頁打開

已有50條訓練作業(yè),單擊訓練模塊后的時間。

6秒

日志加載

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

2.5秒

訓練詳情頁

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練詳情頁面后加載頁面內(nèi)容。

2.5秒

JupyterLab頁面

進入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 模型訓練常見問題

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  • ModelArts模型訓練旨在提升開發(fā)者模型訓練的開發(fā)效率及訓練性能。提供了可視化作業(yè)管理、資源管理、版本管理等功能,基于機器學習算法及強化學習的模型訓練自動超參調(diào)優(yōu);預(yù)置和調(diào)優(yōu)常用模型,簡化模型開發(fā)和全流程訓練管理。

  • 訓練管理模塊是ModelArts不可或缺的功能模塊,用于創(chuàng)建訓練作業(yè)、查看訓練情況以及管理訓練版本。模型訓練是一個不斷迭代和優(yōu)化的過程。在訓練模塊的統(tǒng)一管理下,方便用戶試驗算法、數(shù)據(jù)和超參數(shù)的各種組合,便于追蹤最佳的模型與輸入配置,您可以通過不同版本間的評估指標比較,確定最佳訓練作業(yè)。

  • 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。

  • 本實驗指導用戶在短時間內(nèi),了解和熟悉使用ModelArts進行模型開發(fā)和訓練的基本流程,并利用ModelArts訓練管理服務(wù)完成一次訓練任務(wù)。

  • 在自然語言處理(NLP)領(lǐng)域中,使用語言模型預(yù)訓練方法在多項NLP任務(wù)上都獲得了不錯的提升,廣泛受到了各界的關(guān)注。本課程將簡單介紹一下預(yù)訓練的思想,幾個代表性模型和它們之間的關(guān)系。

  • 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運行在昇騰910處理器上,并進行精度、性能等方面的調(diào)優(yōu)。通過對教材的解讀,使學員能夠結(jié)合教材+實踐,遷移自己的訓練腳本到昇騰平臺上進行訓練。

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