请问ModelScope挂载在EC2上的GPU加速实例,除了推理以外,能用于训练吗?
ModelScope 是一个模型开放平台,支持多种深度学习框架和模型的存储、管理与分发。根据知识库中的信息,ModelScope 可以挂载在阿里云的 GPU 加速实例上,并且这些实例不仅支持推理任务,也支持训练任务。
阿里云的 GPU 云服务器(如 gn/vgn/sgn 系列)专为 AI 模型的训练和推理设计,能够满足从中小规模训练到超大参数量模型推理的需求。这些实例配备了高性能的 GPU(如 NVIDIA V100),并支持 CUDA 和 cuDNN 等深度学习加速库,非常适合运行深度学习训练任务。
此外,Deepytorch Training 是阿里云自研的 AI 训练加速器,专门用于提升传统 AI 和生成式 AI 场景下的训练性能。通过整合分布式通信和计算图编译技术,Deepytorch Training 能够显著提升端到端的训练性能。例如,在生成式 AI 场景中,使用 Deepytorch Training 工具训练 Llama2-13B 模型时,训练性能提升了 48%。
ModelScope 平台提供了大量预训练模型,用户可以通过该平台下载模型并在 GPU 实例上进行微调或重新训练。例如,您可以将 Qwen 系列模型(如 Qwen2-14B)下载到 NAS 文件系统中,并在 GPU 实例上启动训练任务。
具体操作步骤如下: 1. 准备数据和模型:将模型和训练数据下载到 NAS 文件系统中。
cd /mnt
pip install modelscope
modelscope download -model Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct -local_dir ./Qwen2.5-7B-Instruct
ecs.ebmgn7vx.32xlarge
规格的实例,该实例配备多张高性能 GPU 卡,适合大规模训练任务。pip3 install deepgpu==2.1.0
综上所述,ModelScope 挂载在阿里云 GPU 加速实例上不仅可以用于推理任务,还可以用于模型训练任务。通过结合 Deepytorch Training 和 DeepNCCL 等工具,您可以显著提升训练性能,满足不同规模的 AI 训练需求。
如果您计划进行大规模训练任务,请确保实例规格和网络配置满足需求,并参考相关文档完成环境搭建和任务部署。