工作流模板示例 此文档涵盖典型业务场景工作流模板,开发者可以使用这些模板快速修改应用的自己的工作流当中。 数据集动态加载 以下工作流实现BOS冷数据动态加载至PFS并在训练后自动清理。 简介 背景 在模型训练场景中,由于训练程序需要极高的磁盘I/O吞吐,通常建议将训练数据集放置在并行文件存储PFS中以保障训练效率。而PFS的存储成本相对较高,不适合作为数据的长期持久化存储。
强化学习训练加速 简介 AIAK-RLHF是基于百舸AI计算平台面向大模型强化学习训练场景提供的最佳实践解决方案配套 AI 加速工具,帮助模型开发者高效完成大规模深度学习分布式训练,提升训练效率,在开源代码基础上,对ppo训练流程通过全混部方式进行加速。
/4kir7fw0t 3.在BEC控制台创建自定义虚机镜像 创建镜像步骤请参考: https://cloud.baidu.com/doc/BEC/s/bkkmlvq7e 4.Linux操作系统自定义镜像说明 Plain Text 复制 1 # 清理不必要的安装包,日志文件、临时文件,尽可能减少镜像体积
PFS(极速型L2)BOS 自定义下载 通过编写自定义下载任务脚本,从任意百舸资源池网络可达的数据源下载或转储数据到数据集。 数据集支持的全部存储类型 进入数据集详情页,点击版本列表Tab,在版本列表中操作【导入数据】 已有数据集导入 限制条件 当前仅支持PFS L2与BOS之间进行互相转储。
在开发机中安装工具引导 功能概述 欢迎使用百舸开发机,开发机镜像已预装了常用工具,但由于开发场景不同,若遇到某个软件没有安装您可以通过文档快速补齐所需环境。 前置条件 1. 开发机镜像 平台提供的开发机镜像(比如 Ubuntu 22.04 / 20.04)已经配置 apt 源、网络和基础环境,文档中的命令可以直接运行。
开发任务模板 此文档讲解如何使用分布式训练任务开发自己的业务任务模板。 在进行工作流编排前,开发者需要先开发单个任务,将工作流中的每个单个任务在分布式训练任务中进行提交验证,一旦单个任务顺利跑通,继续将任务制作为任务模板即可在工作流中被复用,沉淀为AI资产。
usr/bin/env bash 2 3 if pgrep -u 0 '^bcm-agent.upgra$' >/dev/null;then 4 echo "bcm-agent already running, exit" 5 exit 6 else 7 echo "bcm-agent not detected, installing"
如果仍然需要,在UI界面选择【Model】为VR-DeEchoAggressive,再一次去混响去延迟。等待处理结束后,在输出目录/root/GPT-SoVITS/output/uvr5_opt下,可以看到处理结果如下所示。 只保留vocal_vocal_xxx.wav音频文件。
如何验证镜像是否支持RDMA 概述 本文介绍了如何验证当前镜像是否支持 RDMA 能力,您可以根据下文中的步骤,确定某个镜像是否符合 RDMA 的使用条件。目前主流的训练容器镜像是基于 Ubuntu 构建的,本文将介绍在如何在ubuntu的环境中验证。 百舸分布式训练中,预置的Pytorch镜像已经默认支持RDMA能力,推荐基于百舸预置的Pytorch镜像构建您的自定义镜像。
这种方式和官方提供的 DRCDN API 文档是完全一致的,使用时直接参考 DRCDN API 文档即可。 只要掌握了通用鉴权和请求方法,您就可以根据现有的 SDK 鉴权请求方法 和 DRCDN API 接口文档,自助完成所有 API 接口的功能集成。这样,您就可以高效及时地打通全部 DRCDN API 接口功能。