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JavaScript SDK使用说明 操作场景 使用JavaScript语言调用APP认证的API时,您需要先获取SDK,然后新建工程,最后参考API调用示例调用API。 JavaScript SDK支持Node.js和浏览器两种运行环境,本章节Node.js开发环境为例介绍。 前提条件
其他语言客户端使用说明 MQS完全兼容Kafka开源客户端。 如果您使用其他语言,也可以从Kafka官网获取客户端,按照Kafka官网提供的连接说明,与MQS对接。 获取客户端的地址请参考Kafka官网。 父主题: MQS连接开发(开源客户端)
如何使用资源管理插件 在常规代码开发中,通常会将一些高频率用到的一些代码片段抽离出来业务代码,使其成为一个公共函数,减少重复的代码,从而达到代码复用的目的。 同样,在编排流程元模板中,不可避免地需要编写一些高代码进行组合开发,这里同样存在存储一些公共函数以供各处调用需求。资源管理
管理版本标准发布准入配置 组织管理员可以为标准发布版本活动配置发布准入检查项,配置后创建的版本标准发布时会继承该准入配置。 前提条件 已获取组织管理员角色权限,权限申请方法请参见申请权限。 修改发布准入配置 在开发中心首页右上角选择“工具链 > 版本活动管理”。 在“版本活动管理
人工标注图片数据 由于模型训练过程需要大量有标签的图片数据,因此在模型训练之前需对没有标签的图片添加标签。您可以通过手工标注或智能一键标注的方式添加标签,快速完成对图片的标注操作,也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。 针对图像分类场景,开始标注前,您需要了解: 图片标注支持多标签,即一张图片可添加多个标签。
人工标注视频数据 由于模型训练过程需要大量有标签的视频数据,因此在模型训练之前需对没有标签的视频添加标签。通过ModelArts您可对视频添加标签,快速完成对视频的标注操作,也可以对已标注视频修改或删除标签进行重新标注。 视频标注仅针对视频帧进行标注。 开始标注 登录ModelA
下载JupyterLab文件到本地 在JupyterLab中开发的文件,可以下载至本地。关于如何上传文件至JupyterLab,请参见上传文件至JupyterLab。 不大于100MB的文件,可以直接从JupyterLab中下载到本地,具体操作请参见从JupyterLab中下载不大于100MB的文件至本地。
模型的自定义镜像制作流程 如果您使用了ModelArts不支持的AI引擎开发模型,也可通过制作自定义镜像,导入ModelArts创建为模型,并支持进行统一管理和部署为服务。 制作流程 场景一: 预置镜像的环境软件满足要求,只需要导入模型包,就能用于创建模型,通过镜像保存功能制作。
镜像保存时报错“container size %dG is greater than threshold %dG”如何解决? 问题现象 在Notebook里保存镜像时报错“container size %dG is greater than threshold %dG”。 原因分析
使用自定义镜像创建的训练作业一直处于运行中 问题现象 使用自定义镜像创建训练作业,训练作业的“状态”一直处于“运行中”。 原因分析及处理办法 日志打印如下内容,表示自定义镜像的CPU架构与资源池节点的CPU架构不一致。 standard_init_linux.go:215: exec
some certificate not in /opt/huawei/openresty/nginx/conf/ssl 问题现象 SLB部署失败,日志详细信息提示如下: "some certificate not in /opt/huawei/openresty/nginx/conf/ssl"
溢出的情况,用户可参考表2进行配置。 图3 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径:输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/ 存储位置:输入用户的“子目录挂载”路径。如果默认没有填写,则忽略。
OBS Browser+、obsutil等工具访问和管理OBS桶,将代码、模型文件、数据集等数据上传或下载进行备份。 创建VPC 虚拟私有云(Virtual Private Cloud)可以为您构建隔离的、用户自主配置和管理的虚拟网络环境,操作指导请参考创建虚拟私有云和子网。 创建SFS
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 数据集下载 本教程使用Alpaca数据集,数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以
准备镜像 镜像方案说明 ECS获取和上传基础镜像 使用基础镜像 ECS中构建新镜像 父主题: 准备工作
溢出的情况,用户可参考表2进行配置。 图3 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径:输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/ 存储位置:输入用户的“子目录挂载”路径。如果默认没有填写,则忽略。
查看日志和性能 单击作业详情页面,则可查看训练过程中的详细信息。 图1 查看训练作业 在作业详情页的日志页签,查看最后一个节点的日志,其包含“elapsed time per iteration (ms)”数据,可换算为tokens/s/p的性能数据。 吞吐量(tokens/s/p):global
训练脚本说明参考 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.909)
查看日志和性能 查看日志 训练过程中,训练日志会在第一个的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后,如果需要单独获取训练日志文件,日志存放在第一个的Rank节点中;日志存放路径为:对应表1表格中output_dir参数值路径下的trainer_log.jsonl文件 查看性能
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据集 本教程使用Alpaca数据集,数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令