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[快速入門(mén)]ai 模型訓(xùn)練
AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts-概覽

穩(wěn)定安全的算力底座,極快至簡(jiǎn)的模型訓(xùn)練 穩(wěn)定安全的算力底座,極快至簡(jiǎn)的模型訓(xùn)練 支持萬(wàn)節(jié)點(diǎn)計(jì)算集群管理 大規(guī)模分布式訓(xùn)練能力,加速大模型研發(fā) 多應(yīng)用場(chǎng)景全覆蓋,AI智能平臺(tái)助力業(yè)務(wù)成功 多應(yīng)用場(chǎng)景全覆蓋,AI智能平臺(tái)助力業(yè)務(wù)成功 大模型 實(shí)現(xiàn)智能回答、聊天機(jī)器人、自動(dòng)摘要、機(jī)器翻譯、文本分類(lèi)等任務(wù)

昇騰

AI訓(xùn)練加速型Physical.KAt1 高性能,支持AI訓(xùn)練AI重載應(yīng)用推理AI訓(xùn)練:如BERT,以及視覺(jué)類(lèi)的AI模型訓(xùn)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(xún) 客戶(hù)案例 客戶(hù)案例 微晟科技智慧門(mén)店客戶(hù)案例

盤(pán)古多模態(tài)大模型

Gallery百模千態(tài)社區(qū) 優(yōu)質(zhì)昇騰云AI模型專(zhuān)區(qū) 幾行代碼自由部署AI應(yīng)用 豐富多樣的AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)集 場(chǎng)景化AI案例,助力AI賦能千行百業(yè) 查看全部 學(xué)習(xí)資源 學(xué)習(xí)資源 AI開(kāi)發(fā)基本流程介紹 自動(dòng)學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介 使用預(yù)置算法構(gòu)建模型 使用自定義算法構(gòu)建模型 查看全部

昇騰云服務(wù)

提供昇騰版大模型工具鏈,大模型100%覆蓋遷移 提供昇騰大模型原生應(yīng)用開(kāi)發(fā)工具鏈及三方大模型工具鏈,支持大模型調(diào)優(yōu)&工具鏈集成,豐富用戶(hù)選擇。 AIGC AIGC場(chǎng)景模型推理使用昇騰芯片對(duì)比友商性能明顯提升 模型轉(zhuǎn)換 分鐘級(jí)模型轉(zhuǎn)換,提供模型轉(zhuǎn)換工具一鍵轉(zhuǎn)換成mindpore格式。 自動(dòng)調(diào)優(yōu) 自動(dòng)圖優(yōu)化,生

AI平臺(tái)ModelArts入門(mén)

AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts入門(mén) AI平臺(tái)ModelArts入門(mén) 面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái),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(jí) 面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái),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(jí) 購(gòu)買(mǎi) 控制臺(tái) 專(zhuān)家咨詢(xún)

盤(pán)古NLP大模型

718B深度思考模型 高效訓(xùn)推 覆蓋全鏈路的訓(xùn)推工具 負(fù)載均衡 多維度負(fù)載均衡策略 安全防護(hù) 支持模型加密與模型混淆保護(hù) 盤(pán)古NLP大模型系列 模型規(guī)格說(shuō)明 訓(xùn)練和部署盤(pán)古系列模型、三方開(kāi)源模型請(qǐng)登錄 ModelArts Studio控制臺(tái) 盤(pán)古NLP大模型系列 模型規(guī)格說(shuō)明 訓(xùn)練和部署盤(pán)古系列模型、三方開(kāi)源模型請(qǐng)登錄

數(shù)智融合計(jì)算服務(wù)

隔離,作業(yè)隔離 數(shù)據(jù)+AI多應(yīng)用場(chǎng)景全覆蓋,助力業(yè)務(wù)成功 數(shù)據(jù)+AI多應(yīng)用場(chǎng)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(guò)并行計(jì)算加速數(shù)據(jù)處理過(guò)程,如數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和聚合 分布式機(jī)器學(xué)習(xí) Ray支持分布式訓(xùn)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(xùn)練更加高效

ModelArts Studio大模型開(kāi)發(fā)平臺(tái)

多語(yǔ)種內(nèi)容審核,平臺(tái)全面保護(hù) 一站式大模型開(kāi)發(fā)平臺(tái) 一站式大模型開(kāi)發(fā)平臺(tái) ModelArts Studio大模型開(kāi)發(fā)平臺(tái)是集數(shù)據(jù)管理、模型訓(xùn)練、模型部署于一體的綜合平臺(tái),專(zhuān)為開(kāi)發(fā)和應(yīng)用大模型而設(shè)計(jì),旨在為開(kāi)發(fā)者提供簡(jiǎn)單、高效的大模型開(kāi)發(fā)和部署方式 為什么選擇大模型開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts Studio

盤(pán)古預(yù)測(cè)大模型

文檔與學(xué)習(xí)成長(zhǎng) 盤(pán)古大模型 盤(pán)古大模型 什么是盤(pán)古大模型 盤(pán)古預(yù)測(cè)大模型能力與規(guī)格 盤(pán)古大模型快速入門(mén) 如何調(diào)用盤(pán)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(zhuān)區(qū) 幾行代碼自由部署AI應(yīng)用 豐富多樣的AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)集 場(chǎng)景化AI案例,助力AI賦能千行百業(yè)

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X-brain AI+自動(dòng)訓(xùn)練平臺(tái)

,只需人工提供極少量的標(biāo)注數(shù)據(jù),通過(guò)平臺(tái)的自動(dòng)標(biāo)注功能,能夠提升50%的標(biāo)注效率,節(jié)省人力及時(shí)間成本;3、解決模型訓(xùn)練門(mén)檻高問(wèn)題,可視化的模型訓(xùn)練界面,自動(dòng)推薦訓(xùn)練參數(shù),5分鐘快速上手,模型訓(xùn)練成本降低70%;4、克服算法只能解決單一業(yè)務(wù)場(chǎng)景問(wèn)題,通過(guò)拖拽的方式將多個(gè)模型串聯(lián)起來(lái)

AI大模型 算法備案

《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》明確,具有輿論屬性或者社會(huì)動(dòng)員能力的算法推薦服務(wù)提供者應(yīng)當(dāng)在提供服務(wù)之日起十個(gè)工作日內(nèi)通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法備案系統(tǒng)填報(bào)服務(wù)提供者的名稱(chēng)、服務(wù)形式、應(yīng)用領(lǐng)域、算法類(lèi)型、算法自評(píng)估報(bào)告、擬公示內(nèi)容等信息  方便

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云塢網(wǎng)絡(luò)專(zhuān)注于利用先進(jìn)的AI云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù),為企業(yè)提供卓越的ChatGPT行業(yè)解決方案。幫助企業(yè)快速實(shí)現(xiàn)數(shù)字化、智能化和綠色化轉(zhuǎn)型。 系統(tǒng)定制開(kāi)發(fā):我們可以為客戶(hù)提供系統(tǒng)的定制開(kāi)發(fā)服務(wù),幫助客戶(hù)實(shí)現(xiàn)更多的個(gè)性化功能和業(yè)務(wù)流程需求。,數(shù)據(jù)遷移:我們幫助客戶(hù)將現(xiàn)有系統(tǒng)的

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湘江鯤鵬目前在人工智能模型領(lǐng)域擁有算力、數(shù)據(jù)、算法三大關(guān)鍵要素的經(jīng)驗(yàn)積累,構(gòu)建了大模型三個(gè)方面的差異化競(jìng)爭(zhēng)力,盤(pán)古大模型AI專(zhuān)業(yè)服務(wù)覆蓋從前期咨詢(xún)、規(guī)劃設(shè)計(jì),到數(shù)據(jù)工程、模型訓(xùn)練,再到應(yīng)用工程及模型運(yùn)維的完整流程?;谌A為盤(pán)古提供的AI專(zhuān)業(yè)服務(wù)包,致力于為企業(yè)提供一站式人工智能解決方案

AI軍事體育訓(xùn)練考核系統(tǒng)

產(chǎn)品利用移動(dòng)5G通訊,結(jié)合AI視覺(jué)算法的先進(jìn)技術(shù),與戰(zhàn)訓(xùn)環(huán)節(jié)深度融合,實(shí)現(xiàn)比武考試、體能訓(xùn)練、日常訓(xùn)練等全場(chǎng)景應(yīng)用 實(shí)時(shí)查看訓(xùn)練考核數(shù)據(jù)

大模型及AI應(yīng)用配套服務(wù)

angChain等流行的大模型開(kāi)發(fā)框架,構(gòu)建企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用;團(tuán)隊(duì)擁有成熟的軟件工程技術(shù)和管理能力。6. 大模型使用的技術(shù)支持,用戶(hù)使用大模型平臺(tái),解答用戶(hù)使用過(guò)程遇到的問(wèn)題;大模型與應(yīng)用對(duì)接集成,以及進(jìn)行日常巡檢、故障處理、模型升級(jí)等服務(wù)。4. 工業(yè)數(shù)據(jù)模型(CAD模型、CAE模

天尊大模型AIGC場(chǎng)景解決方案

太杉天尊大模型AIGC場(chǎng)景解決方案是以AI場(chǎng)景解決方案為核心的全棧Maas綜合方案,助力政企客戶(hù)靈活部署(可公有可私有部署)。具備自研的行業(yè)模型能力,主要用于政府/公安/教育等行業(yè)的數(shù)據(jù)處理、文本處理以及多模態(tài)處理等多場(chǎng)景。太杉天尊大模型AIGC場(chǎng)景解決方案,是一款專(zhuān)為滿(mǎn)足政府企

人工智能AI大模型技術(shù)研發(fā)定制服務(wù)

公司集成了世界領(lǐng)先的底層大模型,具備打通跨模型和工具鏈的平臺(tái),提供從需求分析、數(shù)據(jù)收集、模型設(shè)計(jì)、訓(xùn)練優(yōu)化、評(píng)估、系統(tǒng)集成、用戶(hù)界面設(shè)計(jì)、部署維護(hù)、合規(guī)性檢查、技術(shù)支持、性能監(jiān)控、擴(kuò)展性設(shè)計(jì)、定制服務(wù)到持續(xù)研發(fā)一站式AI模型定制研發(fā)服務(wù)。光啟慧語(yǔ)是一家圍繞大模型全棧開(kāi)展技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)品

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ModelArts模型訓(xùn)練 ModelArts模型訓(xùn)練簡(jiǎn)介 ModelArts模型訓(xùn)練,俗稱(chēng)“建模”,指通過(guò)分析手段、方法和技巧對(duì)準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析,從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律,為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個(gè)或多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型,模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中,得到預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。

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ai 模型訓(xùn)練

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(shí)選擇合適的存儲(chǔ)及訓(xùn)練方案可提升模型訓(xùn)練效率與資源性?xún)r(jià)比。 ModelArts Standard支持單機(jī)單卡、單機(jī)多卡和多機(jī)多卡的訓(xùn)練場(chǎng)景,滿(mǎn)足不同AI模型訓(xùn)練的要求。

ModelArts Standard提供了公共資源池和專(zhuān)屬資源池,專(zhuān)屬資源池不與其他用戶(hù)共享資源,更加高效。針對(duì)企業(yè)多用戶(hù)場(chǎng)景,推薦使用專(zhuān)屬資源池開(kāi)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(duì)不同的數(shù)據(jù)量和算法情況,推薦以下訓(xùn)練方案:

  • 單機(jī)單卡:小數(shù)據(jù)量(1G訓(xùn)練數(shù)據(jù))、低算力場(chǎng)景(1卡Vnt1),存儲(chǔ)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(jī)多卡:中等數(shù)據(jù)量(50G左右訓(xùn)練數(shù)據(jù))、中等算力場(chǎng)景(8卡Vnt1),存儲(chǔ)方案推薦使用“ SFS (存放數(shù)據(jù)和代碼)”。
  • 多機(jī)多卡:大數(shù)據(jù)量(1T訓(xùn)練數(shù)據(jù))、高算力場(chǎng)景(4臺(tái)8卡Vnt1),存儲(chǔ)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(chǔ)方案可以實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)加速,該方案的端到端實(shí)踐案例請(qǐng)參見(jiàn)面向AI場(chǎng)景使用OBS+SFS Turbo的存儲(chǔ)加速實(shí)踐

表1 不同場(chǎng)景所需服務(wù)及購(gòu)買(mǎi)推薦

場(chǎng)景

OBS

SFS

SWR

DEW

ModelArts

VPC

ECS

EVS

單機(jī)單卡

按需購(gòu)買(mǎi)(并行文件系統(tǒng))

×

免費(fèi)

免費(fèi)

包月購(gòu)買(mǎi)

免費(fèi)

×

按需購(gòu)買(mǎi)

單機(jī)多卡

×

包月購(gòu)買(mǎi)

(HPC型500G)

免費(fèi)

免費(fèi)

包月購(gòu)買(mǎi)

免費(fèi)

包月購(gòu)買(mǎi)

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

×

多機(jī)多卡

按需購(gòu)買(mǎi)

(普通OBS桶)

包月購(gòu)買(mǎi)

(HPC型500G)

免費(fèi)

免費(fèi)

包月購(gòu)買(mǎi)

免費(fèi)

包月購(gòu)買(mǎi)

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

×

表2 開(kāi)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(jì)運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)(hh:mm:ss)

算法:PyTorch官方針對(duì)ImageNet的樣例

數(shù)據(jù):ImageNet分類(lèi)數(shù)據(jù)子集

1機(jī)1卡Vnt1

10

0:05:03

算法:YOLOX

數(shù)據(jù):COCO2017

1機(jī)1卡Vnt1

10

03:33:13

1機(jī)8卡Vnt1

10

01:11:48

4機(jī)8卡Vnt1

10

0:36:17

算法:Swin-Transformer

數(shù)據(jù):ImageNet21K

1機(jī)1卡Vnt1

10

197:25:03

1機(jī)8卡Vnt1

10

26:10:25

4機(jī)8卡Vnt1

10

07:08:44

表3 訓(xùn)練各步驟性能參考

步驟

說(shuō)明

預(yù)計(jì)時(shí)長(zhǎng)

鏡像下載

首次下載鏡像的時(shí)間(25G)。

8分鐘

資源調(diào)度

點(diǎn)創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)開(kāi)始到變成運(yùn)行中的時(shí)間(資源充足、鏡像已緩存)。

20秒

訓(xùn)練列表頁(yè)打開(kāi)

已有50條訓(xùn)練作業(yè),單擊訓(xùn)練模塊后的時(shí)間。

6秒

日志加載

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

2.5秒

訓(xùn)練詳情頁(yè)

作業(yè)運(yùn)行中,沒(méi)有用戶(hù)日志情況下,在ModelArts控制臺(tái)主頁(yè)面單擊訓(xùn)練詳情頁(yè)面后加載頁(yè)面內(nèi)容。

2.5秒

JupyterLab頁(yè)面

進(jìn)入JupyterLab頁(yè)面后加載頁(yè)面內(nèi)容。

0.5秒

Notebook列表頁(yè)

已有50個(gè)Notebook實(shí)例,在ModelArts控制臺(tái)主頁(yè)面單擊開(kāi)發(fā)環(huán)境后的時(shí)間。

4.5秒

鏡像下載時(shí)間受節(jié)點(diǎn)規(guī)格、節(jié)點(diǎn)硬盤(pán)類(lèi)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(xùn)練常見(jiàn)問(wèn)題

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  • ModelArts模型訓(xùn)練旨在提升開(kāi)發(fā)者模型訓(xùn)練的開(kāi)發(fā)效率及訓(xùn)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(jī)器學(xué)習(xí)算法及強(qiáng)化學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練自動(dòng)超參調(diào)優(yōu);預(yù)置和調(diào)優(yōu)常用模型,簡(jiǎn)化模型開(kāi)發(fā)和全流程訓(xùn)練管理。

  • 訓(xùn)練管理模塊是ModelArts不可或缺的功能模塊,用于創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)、查看訓(xùn)練情況以及管理訓(xùn)練版本。模型訓(xùn)練是一個(gè)不斷迭代和優(yōu)化的過(guò)程。在訓(xùn)練模塊的統(tǒng)一管理下,方便用戶(hù)試驗(yàn)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(guò)不同版本間的評(píng)估指標(biāo)比較,確定最佳訓(xùn)練作業(yè)。

  • 模型轉(zhuǎn)換,即將開(kāi)源框架的網(wǎng)絡(luò)模型(如Caffe、TensorFlow等),通過(guò)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(xiàn)模型。

  • 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶(hù)在短時(shí)間內(nèi),了解和熟悉使用ModelArts進(jìn)行模型開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練的基本流程,并利用ModelArts訓(xùn)練管理服務(wù)完成一次訓(xùn)練任務(wù)。

  • 在自然語(yǔ)言處理(NLP)領(lǐng)域中,使用語(yǔ)言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項(xiàng)NLP任務(wù)上都獲得了不錯(cuò)的提升,廣泛受到了各界的關(guān)注。本課程將簡(jiǎn)單介紹一下預(yù)訓(xùn)練的思想,幾個(gè)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(yùn)行在昇騰910處理器上,并進(jìn)行精度、性能等方面的調(diào)優(yōu)。通過(guò)對(duì)教材的解讀,使學(xué)員能夠結(jié)合教材+實(shí)踐,遷移自己的訓(xùn)練腳本到昇騰平臺(tái)上進(jìn)行訓(xùn)練。

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