正在生成
详细信息:
检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
此处以qwen-14b举例。 obs://${bucket_name}/${folder-name}/ #OBS桶名称和文件目录可以自定义创建,此处仅为举例。 ├── config.json ├── generation_config.json ├── gitattributes
创建AI应用时,OBS文件目录对应镜像里面的目录结构是什么样的? 问题现象 创建AI应用时,元模型来源指定的OBS目录下存放了自定义的文件和文件夹,都会拷贝到镜像中去。拷贝进去的路径是什么,怎么读取对应的文件或者文件夹里面的内容? 原因分析 通过OBS导入AI应用时,ModelA
Standard,并进行在线推理预测的体验过程。 面向AI开发零基础的用户 从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 针对ModelArts不支持的AI引擎,您可以构建自定义镜像,并将镜像导入ModelArts,创建为AI应用。本案例详细介绍如何使用自定义镜像创建AI应用,并部署成在线服务。 面向熟悉代码编写和调
预置训练引擎 开发自定义脚本 使用自定义算法开发模型教程 使用自定义镜像开发模型 订阅算法和预置训练引擎涵盖了大部分的训练场景。针对特殊场景,ModelArts支持用户构建自定义镜像用于模型训练。自定义镜像需上传至容器镜像服务(SWR),才能用于云上训练。 由于自定义镜像的制作要求用
从本地PyCharm查询IAM项目列表,完成连接配置。 VPC接入 VPC VPC ReadOnlyAccess 实例能够挂载在用户的VPC下,实现多网络平面接入。 按需配置。 创建自定义策略时,建议将项目级云服务和全局级云服务拆分为两条策略,便于授权时设置最小授权范围。 委托 表2 开发环境所需委托 业务场景
以出行场景的司乘安全算法为例,介绍使用ModelArts进行流程化服务部署和更新、自动化服务运维和监控的实现步骤。 图3 司乘安全算法 将用户本地开发完成的模型,使用自定义镜像在ModelArts构建成AI应用。具体操作请参考从0-1制作自定义镜像并创建AI应用。 在ModelArts管理控制台,使用创建好的AI应用部署为在线服务。
模型压缩 在ModelArts Studio大模型即服务平台支持对自定义模型进行模型压缩,以此提升推理服务性能、降低部署成本。 使用MaaS压缩模型 4 模型部署 ModelArts Studio大模型即服务平台支持将自定义模型部署到计算资源上,便于在“模型体验”或其他业务环境中可以调用该模型。
添加并自定义该变量。 对于Yi系列模型、ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型,还需要手动修改训练参数和tokenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建预训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及
添加并自定义该变量。 对于Yi系列模型、ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型,还需要手动修改训练参数和tokenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建预训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及
可添加并自定义该变量。 对于Yi系列模型、ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型,还需要手动修改训练参数和tokenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建SFT全参微调训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动
可添加并自定义该变量。 对于Yi系列模型、ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型,还需要手动修改训练参数和tokenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建LoRA微调训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方
可添加并自定义该变量。 对于Yi系列模型、ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型,还需要手动修改训练参数和tokenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建SFT全参微调训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动
可添加并自定义该变量。 对于Yi系列模型、ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型,还需要手动修改训练参数和tokenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建LoRA微调训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方
程。 若用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh 中的具体python指令运行。本代码中有许多环境变量的设置,在下面的指导步骤中,会展开进行详细的解释。 若用户希望自定义参数进行训练,可直
如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh 中的具体python指令运行。本代码中有许多环境变量的设置,在下面的指导步骤中,会展开进行详细的解释。 如果用户希望自定义参数进行训练,可
准备MaaS资源 在使用MaaS服务时,需要先完成OBS桶、资源池等准备工作。 准备OBS桶 在ModelArts Studio大模型即服务平台创建自定义模型、调优或压缩模型时,需要在对象存储服务OBS中创建OBS桶,用于存放模型权重文件、训练数据集或者是存放永久保存的日志。 创建OBS桶和
程。 若用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh 中的具体python指令运行。本代码中有许多环境变量的设置,在下面的指导步骤中,会展开进行详细的解释。 若用户希望自定义参数进行训练,可直
如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh 中的具体python指令运行。本代码中有许多环境变量的设置,在下面的指导步骤中,会展开进行详细的解释。 如果用户希望自定义参数进行训练,可
团队标注的数据分配机制是什么? 目前不支持用户自定义成员任务分配,数据是平均分配的。 当数量和团队成员人数不成比例,无法平均分配时,则将多余的几张图片,随机分配给团队成员。 如果样本数少于待分配成员时,部分成员会存在未分配到样本的情况。样本只会分配给labeler,比如10000
7-ubuntu_18.04-x86_64,并且优化的超参类型为float类型,ModelArts支持用户使用超参搜索功能。 在0代码修改的基础下,实现算法模型的超参搜索。需要完成以下步骤: 准备工作 创建算法 创建训练作业 查看超参搜索作业详情 准备工作 数据已完成准备:已在ModelA