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配置Workflow的输入输出目录 功能介绍 统一存储主要用于工作流的目录管理,帮助用户统一管理一个工作流中的所有存储路径,主要分为以下两个功能: 输入目录管理:开发者在编辑开发工作流时可以对所有数据的存储路径做统一管理,规定用户按照自己的目录规划来存放数据,而存储的根目录可以根
会同步到标注作业的已标注页面中。 一旦标注数据完成验收,团队成员无法再修改标注信息,只有数据集创建者可修改。 表1 完成验收的参数设置 参数 说明 对已标注数据修改 不覆盖:针对同一个数据,不使用当前团队标注的结果覆盖已有数据。 覆盖:针对同一个数据,使用当前团队标注的结果覆盖已有数据。覆盖后无法恢复,请谨慎操作。
调用获取训练作业支持的AI预置框架接口查看训练作业支持的引擎类型和版本。 调用创建算法接口创建一个算法,记录算法id。 调用创建训练作业接口使用刚创建的算法返回的uuid创建一个训练作业,记录训练作业id。 调用查询训练作业详情接口使用刚创建的训练作业返回的id查询训练作业状态。
address 0.0.0.0/0 and port 8080. 安全组须包含至少一条入方向规则,对协议为TCP、源地址为0.0.0.0/0、端口为8080的请求放行。 在安全组中添加一条入方向规则:对协议为TCP、源地址为0.0.0.0/0、端口为8080的请求放行。 400 ModelArts
扩散模型在噪音和随机数上的生成,本身就有一定的随机性,GPU和NPU(Ascend)硬件由于存在一定细小的差别,很难确保完全一致,较难达成生成图片100%匹配,建议通过盲测的方式对效果进行验证。 模型精度有问题怎么办? 首先考虑通过FP16的方式进行转换和执行,再通过精度诊断工具来进行分析,更进一步可以到华为云官网上提交工单处理。
创建诊断任务 本文介绍如何创建Notebook并执行性能诊断任务。 操作步骤 创建Notebook实例。 在ModelArts控制台创建一个Notebook实例,选择要使用的AI框架,创建Notebook时可以选择任意镜像。具体参见创建Notebook实例。 创建成功后,Note
数据集版本名称。 with_column_header Boolean 发布的CSV文件的第一行是否为列名,对于表格数据集有效。可选值如下: true:发布的CSV文件的第一行是列名 false:发布的CSV文件的第一行不是列名 表10 LabelStats 参数 参数类型 描述 attributes
断点续训练 断点续训练是指因为某些原因导致训练作业还未完成就被中断,下一次训练可以在上一次的训练基础上继续进行。这种方式对于需要长时间训练的模型而言比较友好。 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中,不断地保存训练结果(包括但不
断点续训练 断点续训练是指因为某些原因导致训练作业还未完成就被中断,下一次训练可以在上一次的训练基础上继续进行。这种方式对于需要长时间训练的模型而言比较友好。 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中,不断地保存训练结果(包括但不
断点续训练 断点续训练是指因为某些原因导致训练作业还未完成就被中断,下一次训练可以在上一次的训练基础上继续进行。这种方式对于需要长时间训练的模型而言比较友好。 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中,不断地保存训练结果(包括但不
容请参考msprobe工具介绍。 一般场景的训练模型都是包括随机种子、数据集Shuffle、网络结构Dropout等操作的,目的是在网络阶段引入一定的随机性使得训练结果更加具有鲁棒性。然而在精度对齐阶段,这些随机性会导致训练运行结果每次表现不一致,无法进行和标杆的比对。因此在训练
每个容器中config.json文件内容一致。 ipAddress:主节点IP地址,即rank_table_file.json文件中的server_id。 managementIpAddress:主节点IP地址,和ipAddress取值一致。 httpsEnabled:取值需要修改为false。
数据集数据预处理方法集 │ ├── chatglm.py # 处理请求相应模块, 一般和chatglm的官方评测数据集ceval搭配 │ ├── llama.py # 处理请求相应模块, 一般和llama的评测数据集mmlu搭配 ├── mmlu-exam, mmlu数据集
训练容器中预置的环境变量如下面表格所示,包括表1、表2、表3、表4、表5、表6、表7。 此处的环境变量取值仅为示例,涉及不同规格、引擎、Region可能取值不一样,此处仅供参考。 表1 路径相关环境变量 变量名 说明 示例 PATH 可执行文件路径,已包含常用的可执行文件路径。 “PATH=/usr
目前只有“图像分类”和“物体检测”类型的数据集支持智能标注功能。 团队标注 数据标注任务中,一般由一个人完成,但是针对数据集较大时,需要多人协助完成。ModelArts提供了团队标注功能,可以由多人组成一个标注团队,针对同一个数据集进行标注管理。 团队标注功能当前仅支持“图像分类”、“物体检测”、
断点续训练 断点续训练是指因为某些原因导致训练作业还未完成就被中断,下一次训练可以在上一次的训练基础上继续进行。这种方式对于需要长时间训练的模型而言比较友好。 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中,不断地保存训练结果(包括但不
3.904) Stable Diffusion(简称SD)是一种基于Latent Diffusion(潜在扩散)模型,应用于文生图场景。对于输入的文字,它将会通过一个文本编码器将其转换为文本嵌入,然后和一个随机高斯噪声,一起输入到U-Net网络中进行不断去噪。在经过多次迭代后,最终模型将输出和文字相关的图像。
VS Code一键连接Notebook 视频介绍 前提条件 已经创建Notebook实例 ,实例已经开启SSH连接,实例状态为运行中。 请参考创建Notebook实例。 实例的密钥文件已经下载至本地的如下目录或其子目录中: Windows:C:\Users\{{user}} Mac/Linux:
B-instruct模型,使用openai启动服务,发送推理请求使用的是接口curl -X POST http://localhost:port/v1/embedding。 表1 基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 序号 模型名 32GB显存 64GB显存 最小卡数
如果在线服务的状态处于“运行中”,则表示在线服务已部署成功,部署成功的在线服务,将为用户提供一个可调用的API,此API为标准Restful API。在集成至生产环境之前,需要对此API进行调测,您可以使用以下方式向在线服务发起预测请求: 方式一:使用图形界面的软件进行预测(以Postman为例)。Windows系统建议使用Postman。