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在ModelArts Studio大模型即服务平台完成模型创建后,可以对模型进行调优,获得更合适的模型。 场景描述 从“我的模型”中选择一个模型进行调优,当模型完成调优作业后会产生一个新的模型,呈现在“我的模型”列表中。 约束限制 表1列举了支持模型调优的模型,不在表格里的模型不支持使用MaaS调优模型。
或者“保存到对象存储服务(OBS)”。 “属性名称”:当选择“更新属性到当前样本中”时,需输入一个属性名称。 “结果存储目录”:当选择“保存到对象存储服务(OBS)”时,需指定一个用于存储的OBS路径。 “高级特征选项”:启用此功能后,可选择“清晰度”、“亮度”、“图像色彩”等
署方式,需要机器在同一个集群,NPU卡之间IP能够ping通方可,具体步骤如下: 查看卡IP,在其中一个宿主机上执行。 for i in $(seq 0 7);do hccn_tool -i $i -ip -g;done 检查卡之间的网络是否通。 # 在另一个机器上执行,29.81
OP-based),即通过Python与C++调用CANN层接口Ascend Computing Language(AscendCL)调用一个或几个亲和算子组合的形式,代替原有GPU的实现方式,具体逻辑模型请参考PyTorch自动迁移。 在PyTorch模型迁移后进行训练的过程中
cpp:100.) return torch._C._cuda_getDeviceCount() > 0 原因分析 nvidia-modprobe是一个Linux工具,用于在系统中加载NVIDIA驱动程序及其相关的内核模块。在Linux系统上安装NVIDIA显卡驱动后,需要通过“nvidi
模型配置文件:模型配置文件必须存在,文件名固定为“config.json”,有且只有一个,模型配置文件编写请参见模型配置文件编写说明。 模型推理代码文件:模型推理代码文件是必选的。文件名固定为“customize_service.py”,此文件有且只能有一个,模型推理代码编写请参见模型推理代码编写说明。 customize_service
参数 参数类型 描述 description String Schema描述。 name String Schema名称。 schema_id Integer Schema ID。 type String Schema值类型。 表11 DatasetVersion 参数 参数类型
创建算法 机器学习从有限的观测数据中学习一般性的规律,并利用这些规律对未知的数据进行预测。为了获取更准确的预测结果,用户需要选择一个合适的算法来训练模型。针对不同的场景,ModelArts提供大量的算法样例。以下章节提供了关于业务场景、算法学习方式、算法实现方式的指导。 选择算法的实现方式
为线性或条带化。线性逻辑卷是将一个或多个物理卷整合为一个逻辑卷,实际写入数据时会先往一个基本物理卷上写入,当存储空间占满时再往另一个基本物理卷写入。条带化是指创建逻辑卷时指定条带化,当实际写入数据时会将连续的数据分成大小相同的块,然后依次存储在多个物理卷上,实现数据的并发读写从而
新的工作空间之后,相当于您拥有了一个新的“ModelArts分身”,您可以通过菜单栏的左上角进行工作空间的切换,不同工作空间中的工作互不影响。 创建工作空间时,必须绑定一个企业项目。多个工作空间可以绑定到同一个企业项目,但一个工作空间不可以绑定多个企业项目。借助工作空间,您可以对
submit命令提交DLI Spark作业。 ma-cli dli-job submit命令需要指定一个位置参数YAML_FILE表示作业的配置文件路径,如果不指定该参数,则表示配置文件为空。配置文件是一个YAML格式的文件,里面的参数就是命令的option参数。此外,如果用户在命令行中同时指
置小一些,比如16。在运行human_eval等生成式回答(生成式回答是对整体进行评测,少一个字符就可能会导致判断错误)时,max_out_len设置建议长一些,比如512,至少包含第一个回答的全部字段。 batch_size:输入的batch_size大小,不影响精度,只影响得到结果速度。
h_1_8。 图8 打开开发环境 单击图中的pytorch_1_8,即可创建一个ipynb文件,导入torch,可以看到安装的pytorch 1.8已经能够使用。 图9 创建一个ipynb文件 再打开一个Terminal,查看ffmpeg和gcc的版本,是Dockerfile中安装的版本。
Gallery也支持使用SDK构建自定义模型接入AI Gallery。 Transformers库介绍 AI Gallery使用的Transformers机器学习库是一个开源的基于Transformer模型结构提供的预训练语言库。Transformers库注重易用性,屏蔽了大量AI模型开发使用过程中的技术细
域,添加筛选条件,快速过滤出您想要查看的数据。 支持的筛选条件如下所示,您可以设置一个或多个选项进行筛选。 难例集:难例或非难例。 标签:您可以选择全部标签,或者基于您指定的标签,选中其中一个或多个。 样本创建时间:1个月内、1天内或自定义,如果选择自定义,可以在时间框中指定明确时间范围。
两个点组成,矩形的左上角为第一个点,矩形的右下角为第二个点(即第一个点x坐标一定小于第二个点的x坐标,第一个点y坐标一定小于第二个点的y坐标)。 polygon [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 多个点组成,按顺序连接成一个多边形。 circle [[100
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
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
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用到,此处可以自己定义一个容器名称。 --device=/dev/davinci0:挂载NPU设备,该推理示例中挂载了1张卡davinci0。 -p 8585:8585: 映射端口号 driver及npu-smi需同时挂载至容器。 不要将多个容器绑到同一个NPU上,会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。