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训练作业worker的个数。最大值请从查询作业资源规格接口返回的“max_num”值获取。 app_url 是 String 训练作业的代码目录。如:“/usr/app/”。应与boot_file_url一同出现,若填入model_id则app_url/boot_file_url和engine_id无需填写。
训练作业worker的个数,最大值请从查询作业资源规格接口获取。 app_url 是 String 训练作业的代码目录。如:“/usr/app/”。应与boot_file_url一同出现,若填入model_id则app_url/boot_file_url和engine_id无需填写。
15 16 17 18 19 FLAGS = tf.app.flags.FLAGS tf.app.flags.DEFINE_string('model_url', '', 'path to saved model') tf.app.flags.DEFINE_string('data_url'
训练作业worker的个数。最大值请从查询作业资源规格接口获取。 app_url 是 String 训练作业的代码目录。如:“/usr/app/”。应与boot_file_url一同出现,若填入model_id则app_url/boot_file_url和engine_id无需填写。
com/ma-group/sdxl-train:0.0.1 步骤四 创建AI应用 在ModelArts的AI应用页面,进行AI应用创建。 图3 创建AI应用 填写如下参数信息。 名称:AI应用的名称,请按照实际应用名填写。 版本:版本描述,请按照实际填写。 元模型来源:注意此处选择“从容器镜像选择”。
态配置的能力)。 目前临时的静态方案可参考sd-scripts, 使用其中的“networks/merge_lora.py”把lora模型合入unet和text-encoder模型。 父主题: 常见问题
看)复制到POST后面的方框。 图2 POST参数填写 在Body页签,根据AI应用的输入参数不同,可分为“文件输入”或“文本输入”。 文件输入 选择“form-data”。在“KEY”值填写AI应用的入参,比如本例中预测图片的参数为“images”。然后在“VALUE”值,选择
doc_ids.append(sentence_ids) if len(doc_ids) > 0 and self.args.append_eod: doc_ids[-1]['input_ids'].append(self.tokenizer
doc_ids.append(sentence_ids) if len(doc_ids) > 0 and self.args.append_eod: doc_ids[-1]['input_ids'].append(self.tokenizer
中的OBS路径。 name 是 String 数据处理任务名称。 template 是 TemplateParam object 数据处理模板,如算法ID和参数等。 version_id 否 String 数据集版本ID。 work_path 否 WorkPath object
match”,且打印出标签数据,如: ValueError: label_map not match. {1:'apple', 2:'orange', 3:'banana', 4:'pear'} & {1:'apple', 2:'orange', 3:'banana'} 原因分析 训练集中的标签个数与验证集中的个数不一致,导致该错误发生。
URI格式:POST https://{iam_endpoint}/v3/auth/tokens 请求消息头:Content-Type →application/json 请求Body: { "auth": { "identity": { "methods":
数据格式化时使用的前缀。 instruction_template String 数据格式化时使用的指令模板。 response_template String 数据格式化时使用的回答模板。 lora_alpha int Lora scaling的alpha参数。 lora_dropout
Dataset(session, dataset_id) samples = [] samples.append("2551e78974aed9b60156d8376232f6bd") samples.append("0d315fec1efc7568de5cccf522c10a1b") dataset
th" req_uri="/", mapping_type=mapping_type, mapping_rule=mapping_rule, envs=envs)
URI格式:POST https://{iam_endpoint}/v3/auth/tokens 请求消息头:Content-Type →application/json 请求Body: { "auth": { "identity": { "methods":
训练完成后,您可以单击物体检测节点上方的按钮,查看相关指标信息,如“准确率”、“评估结果”等。评估结果参数说明请参见表1。 图3 模型评估报告 表1 评估结果参数说明 参数 说明 recall:召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中,模型正确预测为该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。
mrs:job:batchDelete(批量删除作业) mrs:file:list(查询文件列表) 在工作流中集成MRS 表6 管理AI应用 业务场景 依赖的服务 依赖策略项 支持的功能 管理AI应用 SWR swr:repository:deleteRepository swr:repository:deleteTag
针对启用团队标注功能的数据标注任务,支持创建团队标注任务,将标注任务指派给不同的团队,由多人完成标注任务。同时,在成员进行数据标注过程中,支持发起验收、继续验收以及查看验收报告等功能。 团队标注功能是以团队为单位进行管理,数据集启用团队标注功能时,必须指定一个团队。一个团队可以添加多个成员。 一个账号最多可添加10个团队。
新建pip文件夹。启动cmd,输入set命令,查看APPDATA路径。并在APPDATA对应路径下创建pip文件夹。文件内容示例如下: C:\Users\xxx>set ALLUSERSPROFILE=C:\ProgramData APPDATA=C:\Users\xxx\AppData\Roaming