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odelArts的“AI应用管理”中准备好待发布的模型。在“AI应用管理”界面创建或发布模型的相关操作请参见管理AI应用简介。使用容器镜像导入的模型和其他训练产生的模型都支持发布至AI Gallery。 如果是发布HiLens技能,已经在HiLens技能管理中准备好待发布的技能。发布技能的相关操作请参见发布技能。
import_annotations 是否自动导入输入目录下的标注信息,支持检测/图像分类/文本分类。可选值如下: true:导入输入目录下的标注信息(默认值) false:不导入输入目录下的标注信息 否 str、Placeholder import_type 导入方式。可选值如下: dir:目录导入 manifest:按manifest文件导入
Pytorch通过spawn模式创建了多个进程,每个进程会调用多进程方式使用Mox下载数据。此时子进程会不断销毁重建,Mox也就会不断的被导入,导致打印很多Mox的版本信息。 处理方法 为避免训练作业Pytorch Mox日志反复输出的问题,需要您在“启动文件”中添加如下代码,当“MOX_SILENT_MODE
订阅的AI应用一直处于等待同步状态。 原因分析 订阅的AI应用一直处于等待同步状态,可能原因如下: 由于ModelArts的数据存储、模型导入以及部署上线等功能依赖OBS、SWR等服务,需获取依赖服务的授权后,才能正常使用ModelArts的相关功能。 您未被授权执行该操作。执行同步操作时报错:ModelArts
通过自定义镜像创建AI应用失败 导入AI应用后部署服务,提示磁盘不足 创建AI应用成功后,部署服务报错,如何排查代码问题 自定义镜像导入配置运行时依赖无效 通过API接口查询AI应用详情,model_name返回值出现乱码 导入AI应用提示模型或镜像大小超过限制 导入AI应用提示单个模型文件超过5G限制
信息可以参考下图查看,组织名称在“容器镜像服务>组织管理”创建。 注册镜像 在ModelArts Console上注册镜像 登录ModelArts控制台,在左侧导航栏选择“镜像管理”,进入镜像管理页面。 单击“注册镜像”,镜像源即为步骤1中推送到SWR中的镜像。请将完整的SWR地
w保存summary可能是本地缓存,在每次触发flush时将该summary文件覆盖OBS上的原文件。当超过5GB后,由于达到了OBS单次导入文件大小的上限,导致无法继续写入。 处理方法 如果在运行训练作业的过程中出现该问题,建议处理方法如下: 推荐使用本地缓存的方式来解决,使用如下方法:
查看专属资源池磁盘信息 创建AI应用 使用大模型创建AI应用,选择从对象存储服务(OBS)中导入,需满足以下参数配置: 采用自定义引擎,开启动态加载 使用大模型要求用户使用自定义引擎,并开启动态加载的模式导入模型。用户可以制作自定义引擎,满足大模型场景下对镜像依赖包、推理框架等的特殊需求。
预训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中,具体参考代码上传至OBS和使用Notebook将OBS数据导入SFS Turbo。 Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b预训练为例,执行脚本0_pl_pretrain_13b
AI应用计费项 计费说明 在ModelArts创建AI应用不收费,但在通过OBS导入模型创建AI应用时,需要先将模型包文件存放到OBS中,OBS会产生费用。存储资源包括数据存储到OBS的计费。具体内容如表1所示。 表1 存储计费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 存储资源
预训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中,具体参考代码上传至OBS和使用Notebook将OBS数据导入SFS Turbo。 Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b预训练为例,执行脚本0_pl_pretrain_13b
SFT全参微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中,具体参考代码上传至OBS和使用Notebook将OBS数据导入SFS Turbo。 Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b SFT微调为例,执行脚本 0_pl_sft_13b
add-template 加载镜像构建模板。 get-image 查询ModelArts已注册镜像。 register 注册SWR镜像到ModelArts镜像管理。 unregister 取消注册ModelArts镜像管理中的已注册镜像。 build 基于指定的Dockerfile构建镜像 (只支持ModelArts
过5MB。 解决方案: 方法1:使用导入功能。将图片上传至OBS任意目录,通过“从OBS目录导入”方式导入到已有数据集。 方法2:使用同步数据源功能。将图片上传到数据集输入目录下(或者其子目录),单击数据集详情页中的“同步数据源”将新增图片导入。需注意的是,同步数据源同时也会将O
later”,同时在“日志”页签中,无任何信息。 图1 部署在线服务异常 解决方法 出现此问题现象,通常是因为您部署的模型过大导致的。解决方法如下: 精简模型,重新导入模型和部署上线。 购买专属资源池,在部署上线为在线服务时,使用专属资源池进行部署。 父主题: 服务部署
更多参数填写请参见表2。 表2 数据集的详细参数 参数名称 说明 导入路径 选择需要导入数据的OBS路径,此位置会作为数据集的数据存储路径。 说明: “导入路径”不支持OBS并行文件系统下的路径,请选择OBS对象桶。 创建数据集时,此OBS路径下的数据会导入数据集,后续如果直接在OBS中修改数据,会造
创建AI应用 创建AI应用不同方式的场景介绍 从训练作业中导入AI应用文件创建模型 从OBS中导入AI应用文件创建模型 从容器镜像中导入AI应用文件创建模型 从AI Gallery订阅模型 父主题: 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
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,ModelArts会将指定的OBS目录下的所有文件和文件夹拷贝到镜像中的指定路径下,镜像内路径可以通过self.model_path获取。
图1 获取训练输出位置 单击“输出路径”,跳转至OBS对象路径,下载训练得到的模型。 在本地环境进行离线部署。 具体请参见模型调试章节在本地导入模型,参见服务调试章节,将模型离线部署在本地并使用。 父主题: 功能咨询
LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中,具体参考代码上传至OBS和使用Notebook将OBS数据导入SFS Turbo。 Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例,执行脚本0_pl_lora_13b