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predict(inputs)[0].get_data_to_numpy() print(outputs.shape) # (8, 1000) 动态分辨率 动态分辨率可以用于设置输入图片的动态分辨率参数。适用于执行推理时,每次处理图片宽和高不固定的场景,该参数需要与input_shape配合使用,input
pCode认证。 本文主要介绍如何修改一个已有的在线服务,使其支持AppCode认证并进行在线预测。 前提条件 提前部署在线服务,具体操作可以参考案例:使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署。 操作步骤 在ModelArts控制台页面菜单栏中,单击“模型部署
"property" : { "@modelarts:color" : "#3399ff" } } ] } 根据响应可以了解数据集详情,其中“status”为“1”表示数据集创建成功且状态正常。 调用查询样本列表接口根据数据集ID获取数据集的样本详情。 请求消息体:
会收费的实例已全部停止或删除,同时需清理运行Notebook实例时存储到云硬盘中的数据和其他存储到对象存储服务中的数据,以免继续扣费。 您可以在“费用中心 > 总览”页面设置“可用额度预警”功能,当可用额度、通用代金券和现金券的总额度低于预警阈值时,系统自动发送短信和邮件提醒。
system('df -hT') 磁盘空间满足,请执行5。 磁盘空间不足,请您使用GPU资源。 如果是在Notebook使用MoXing复制数据不成功,可以在Terminal界面中使用df -hT命令查看空间大小,排查是否因空间不足导致,可在创建Notebook时使用EVS挂载。 如果代码写作
中。NetworkManager.service会优先读取网卡配置文件中的IP设置为主机IP, 此时无论DH Cient是否关闭,服务器都可以获取分配IP。 当服务器没有网卡配置文件时,DH Client开启,此时服务器会分配私有IP。如果关闭DH Client,则服务器无法获取私有IP。
benchmark_tools/modal_benchmark/modal_benchmark_parallel.py,具体操作命令如下,可以根据参数说明修改参数。 python modal_benchmark_parallel.py \ --host ${docker_ip} \
MySQL数据库对外提供服务的端口。 Windows Server Remote Desktop Services 3389 Windows远程桌面服务端口,通过这个端口可以连接Windows弹性云服务器。 代理 8080 8080端口常用于WWW代理服务,实现网页浏览,实现网页浏览。如果您使用8080端口,访
scripts/install.sh,该命令用于git clone完整的代码包和安装必要的依赖包,每次启动训练作业时会执行该命令安装。 您可以在Notebook中导入完代码之后,在Notebook运行sh scripts/install.sh命令提前下载完整代码包和安装依赖包,然
<模型下载路径> 方法三:使用专用多线程下载器 hfd:hfd 是本站开发的 huggingface 专用下载工具,基于成熟工具 git+aria2,可以做到稳定下载不断线。 方法四:使用Git clone,官方提供了 git clone repo_url 的方式下载,但是不支持断点续传,并且clone
<模型下载路径> 方法三:使用专用多线程下载器 hfd:hfd 是本站开发的 huggingface 专用下载工具,基于成熟工具 git+aria2,可以做到稳定下载不断线。 方法四:使用Git clone,官方提供了 git clone repo_url 的方式下载,但是不支持断点续传,并且clone
如果需要使用本文档中训练后的权重文件进行推理,请参考此章节合并训练权重文件并转换为Huggingface格式。 如果无推理任务或者使用开源Huggingface权重文件推理,都可以忽略此章节。 下一步的推理任务请参考文档《开源大模型基于DevServer的推理通用指导》。 将多个权重文件合并为一个文件并转换格式 任意并行切分策略的Megatron权重
peed/scripts/qwen目录下。训练前,可以根据实际需要修改超参配置。 微调任务配置,操作同预训练配置类似,不同点为RUN_TYPE类型不同,以及输入输出路径的配置的不同。SFT微调的计算量与预训练基本一致,故配置可以与预训练相同。 表1 SFT微调超参配置 参数 示例值
peed/scripts/glm3目录下。训练前,可以根据实际需要修改超参配置。 微调任务配置,操作同预训练配置类似,不同点为RUN_TYPE类型不同,以及输入输出路径的配置的不同。SFT微调的计算量与预训练基本一致,故配置可以与预训练相同。 表1 SFT全参微调超参配置 参数 值
分如何计费,请您关注,避免造成不必要的资源浪费。 节点配置 数据标注参数配置 labeling_input:选择预先创建的数据集即可,版本可以不用选择。 task_name:填写需要创建的标注任务名称即可。 说明: 首次运行需要配置,会自动创建新的标注任务,后续不建议进行修改,使用同一个标注任务进行数据标注。
如果需要使用本文档中训练后的权重文件进行推理,请参考此章节合并训练权重文件并转换为Huggingface格式。 如果无推理任务或者使用开源Huggingface权重文件推理,都可以忽略此章节。 下一步的推理任务请参考文档《开源大模型基于DevServer的推理通用指导》。 将多个权重文件合并为一个文件并转换格式 该场
168.20.0/24重叠,否则会和专属资源池的网段发生冲突,因为专属资源池的默认网段为192.168.20.0/24。专属资源池实际使用的网段可以在资源池的详情页面查看“网络”获取。 条件二:SFS Turbo网段不能与172网段重叠,否则会和容器网络发生冲突,因为容器网络使用的是172网段。
情况下,有的实例正常,有的实例异常。正常的实例会产生费用,此时服务状态是concerning。 failed:失败,服务部署失败,失败原因可以查看事件和日志标签。 stopped:停止。 finished:只有批量服务会有这个状态,表示运行完成。 sort_by 否 String
le的过程。 --model-output:量化模型权重保存路径。 --smooth-strength:平滑系数,推荐先指定为0.5,后续可以根据推理效果进行调整。 --per-token:激活值量化方法,若指定则为per-token粒度量化,否则为per-tensor粒度量化。
填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成,按“V0001”、“V0002”规则命名,用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 图1 创建数据处理基本信息 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。 设置数据