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本案例仅支持在专属资源池上运行。 支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练,如表1所示。 表1 代码包中适配的模型 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 Llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
删除AI应用 当AI应用不再使用时,支持删除,释放AI Gallery仓库的存储空间。 在AI应用详情页,选择“设置”页签。 确认AI应用状态是否为“运行中”。 是,则在“运行资源设置”处,单击“暂停”,停止AI应用再执行下一步。 否,则执行下一步。 在“删除AI应用”处,单击“删除
-H, -h, --help Show this message and exit. 表1 参数说明 参数名 参数类型 是否必选 参数说明 -d / --drop-last-dir Bool 否 如果指定,在复制文件夹时不会将源文件夹最后一级目录复制至目的文件夹下,仅对文件夹复制有效。
Error)。三个误差值能够表征真实值和预测值之间的差距。在多次建模的过程中,每一次建模结果都会产生一组误差值,评判一个模型好坏的方法就是看这三个误差值是否变小或者变大,误差值越小表示模型越好。 父主题: 使用自动学习实现预测分析
modelarts/ma-cli-profile.yaml配置文件; -P表示鉴权文件中的某一组鉴权信息,默认是DEFAULT; -D表示是否开启debug模式(默认关闭),当开启debug模式后,命令的报错堆栈信息将会打印出来,否则只会打印报错信息; -h表示显示命令的帮助提示信息。
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进入我的Gallery 表1 我的Gallery列表介绍 模块列表 功能介绍 我的主页 展示个人的成长值数据。 成长值可以通过“签到”和发布资产获取,每天只能签到一次。 说明: 成长值相关数据和功能当前是Beta版本,在正式版本发布前可能会发生变化。 我的资产 > 算法 展示个人发布和订阅的算法列表。
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分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置,如图所示,选择OBS桶中指定的目录。ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为:环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择:下载,此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3 配置环境变量 单
手动尝试,显著缩短了从模型开发到部署的周期,确保了模型在各类应用场景下的高性能表现,让客户能够更加聚焦于业务逻辑与创新应用的设计。 资源易获取,按需收费,按需扩缩,支撑故障快恢与断点续训 企业在具体使用大模型接入企业应用系统的时候,不仅要考虑模型体验情况,还需要考虑模型具体的精度效果,和实际应用成本。
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分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置,如图所示,选择OBS桶中指定的目录。ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为:环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择:下载,此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3 配置环境变量 单
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数据相关参数中的custom_data表示是否使用自定义数据进行训练,该参数为“true”时使用基于torch自定义的随机数据进行训练和验证。 cifar10数据集 在Notebook中,无法直接使用默认版本的torchvision获取数据集,因此示例代码中提供了三种训练数据加载方式。
本地IDE(PyCharm) ModelArts提供了一个PyCharm插件工具PyCharm ToolKit,协助用户完成代码上传、提交训练作业、将训练日志获取到本地展示等,用户只需要专注于本地的代码开发即可。 使用PyCharm ToolKit连接Notebook 本地IDE(VS Code)
起构建合作共赢的AI生态体系。 AI Gallery使用限制 目前自动学习产生的模型暂不支持发布到AI Gallery。 订阅或购买主要是获取AI资产的使用配额和使用权,支持在配额定义的约束下,有限地使用AI资产。 使用AI资产时,可能需要消耗硬件资源,硬件资源费用将根据实际使用
git-lfs-linux-arm64-v3.2.0.tar.gz git-lfs-3.2.0 通过git下载sd PyTorch模型。 该模型用于获取模型shape,也可以转换生成onnx模型。后文中的modelarts-ascend仓库已经给出了模型shape,可以直接使用,onnx模型也可以单独下载。
2之间(包含2019.2和2023.2)版本的PyCharm专业版工具,推荐Windows版本,社区版或专业版均可,请单击PyCharm工具下载地址获取工具并在本地完成安装。 使用PyCharm ToolKit远程连接Notebook开发环境,仅限PyCharm专业版。 使用PyCharm
已升级到最新版本。 支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练,如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
已有50个Notebook实例,在ModelArts控制台主页面单击开发环境后的时间。 4.5秒 镜像下载时间受节点规格、节点硬盘类型(高IO/普通IO)、是否SSD等因素影响,以上数据仅供参考。 父主题: 专属资源池训练