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已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中,具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 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,以及选择上传的镜像。 代码目录选择:OBS桶路径下的 llm_train/AscendSpeed 代码目录。 图1
在ModelArts Standard使用run.sh脚本实现OBS和训练容器间的数据传输 自定义容器在ModelArts上训练和本地训练的区别如下图: 图1 本地与ModelArts上训练对比 ModelArts上进行训练比本地训练多了一步OBS和容器环境的数据迁移工作。 增加了和OBS交互工作的整个训练流程如下:
使用自动学习实现图像分类 准备图像分类数据 创建图像分类项目 标注图像分类数据 训练图像分类模型 部署图像分类服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发
检查,就无法检测到模型是否真实的启动。 在自定义镜像健康检查接口中,用户可以实现实际业务是否成功的检测。在创建AI应用时配置健康检查延迟时间,保证容器服务的初始化。 因此,推荐在创建AI应用时配置健康检查,并设置合理的延迟检测时间, 实现实际业务的是否成功的检测,确保服务部署成功。
在ModelArts Studio基于Llama3-8B模型实现新闻自动分类 应用场景 在数字化时代,新闻的生成与传播速度不断刷新记录。在ModelArts Studio大模型即服务平台(下面简称为MaaS),使用Llama3-8B模型框架可以实现新闻自动分类,能够高效处理和分类大量新闻内容。
上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件、自定义数据集,可以忽略此步骤。 未上传训练权重文件,具体参考上传代码和权重文件到工作环境。 使用自定义数据集训练未上传自定义数据集。具体参考上传自定义数据到指定目录章节并更新dataset_info.json 文件。
上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件、自定义数据集,可以忽略此步骤。 未上传训练权重文件,具体参考上传代码和权重文件到工作环境。 使用自定义数据集训练未上传自定义数据集。具体参考上传自定义数据到指定目录章节并更新dataset_info.json 文件。
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
hema信息中的“列名”为attr_1、attr_2、……、attr_n,其中attr_n为最后一列,代表预测列。 父主题: 使用自动学习实现预测分析
流程定义与重定义:以流水线作为承载项,用户能快速定义AI项目,实现训练+推理上线的工作流设计。 资源分配:支持账号管理机制给流水线中的参与人员(包含开发者和运维人员)分配相应的资源配额与权限,并查看相应的资源使用情况等。 时间安排:围绕子流水线配置相应的子任务安排,并加以通知机制,实现流程执行过程之间配合的运转高效管理。
使用TMS标签实现资源分组管理 ModelArts支持对接标签管理服务TMS,在ModelArts中创建资源消耗性任务(例如:创建Notebook、训练作业、推理在线服务)时,可以为这些任务配置标签,通过标签实现资源的多维分组管理。 ModelArts支持配置标签的任务有:创建训
推理。如果模型的“任务类型”是除“文本问答”和“文本生成”之外的类型(即自定义模型),则模型文件必须满足自定义模型规范(推理)才支持模型自定义推理。 当使用自定义镜像部署推理服务时,要确认镜像是否满足自定义镜像规范,否则无法成功完成推理服务的部署。 部署推理服务 登录AI Gallery。
本章节介绍了在ModelArts中模型推理代码编写的通用方法及说明,针对常用AI引擎的自定义脚本代码示例(包含推理代码示例),请参见自定义脚本代码示例。本文在编写说明下方提供了一个TensorFlow引擎的推理代码示例以及一个在推理脚本中自定义推理逻辑的示例。 ModelArts推理因API网关(APIG
训练作业状态显示“审核作业初始化” 问题现象 当创建训练作业的“算法来源”选择“自定义”镜像创建训练作业时,训练作业状态显示审核作业初始化。 原因分析 自定义镜像首次运行时,需要先审核镜像,通过审核之后才可创建作业,即当前状态为审核作业初始化。 父主题: 业务代码问题
本章节介绍了在ModelArts中模型推理代码编写的通用方法及说明,针对常用AI引擎的自定义脚本代码示例(包含推理代码示例),请参见自定义脚本代码示例。本文在编写说明下方提供了一个TensorFlow引擎的推理代码示例以及一个在推理脚本中自定义推理逻辑的示例。 ModelArts推理因API网关(APIG
使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 本案例以“ResNet_v1_50”算法、花卉识别数据集为例,指导如何从AI Gallery下载数据集和订阅算法,然后使用算法创建训练模型,将所得的模型部署为在线服务。其他算法操作步骤类似,可参考“ResNet_v1_50”算法操作。
旧版中使用“常用框架”创建训练作业的用户,可以在新版训练中使用“自定义算法”创建训练作业(启动方式选择“预置框架”)。 旧版中使用“自定义”(即自定义镜像)创建训练作业的用户,可以在新版训练中使用“自定义算法”创建训练作业(启动方式选择“自定义”)。 新旧版训练代码适配的差异 旧版训练中,用户需要在输入输出数据上做如下配置:
从对象存储服务(OBS)导入CV2模型包。 处理方法 需要您把CV2包制作为自定义镜像,上传至容器镜像服务(SWR),选择从容器镜像中导入元模型,部署在线服务。如何制作自定义镜像请参考从0-1制作自定义镜像并创建AI应用。 父主题: 服务部署
1”,下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后,再执行模型部署的操作。 父主题: 使用自动学习实现声音分类
1”,下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后,再执行模型部署的操作。 父主题: 使用自动学习实现文本分类