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对于用户希望优化的超参,需在“超参”设置中定义,可以给定名称、类型、默认值、约束等,具体设置方法可以参考定义超参。 单击勾选“自动搜索”,为算法设置算法搜索功能。自动搜索作业运行过程中,ModelArts后台通过指标正则表达式获取搜索指标参数,朝指定的优化方向进行超参优化。用户需要
参的调优,在速度和精度上超过人工调优。 ModelArts支持以下三种超参搜索算法: 贝叶斯优化(SMAC) TPE算法 模拟退火算法(Anneal) 贝叶斯优化(SMAC) 贝叶斯优化假设超参和目标函数存在一个函数关系。基于已搜索超参的评估值,通过高斯过程回归来估计其他搜索点处
自动模型优化(AutoSearch) 自动模型优化介绍 创建自动模型优化的训练作业 父主题: 使用ModelArts Standard训练模型
'multi_processor_count' 问题现象 训练运行报错“AttributeError: 'torch_npu._C._NPUDeviceProperties' object has no attribute 'multi_processor_count'”。 图1 报错信息 原因分析
TPE算法优化的超参数必须是分类特征(categorical features)吗 对于优化的超参数类型,TPE算法本身是没有限制的,但出于面对普通用户节省资源的目的,ModelArts在前端限制了TPE的超参数必须是float,如果想离散型和连续型参数混用的话,可以调用rest接口。
需要对应的数据库名、表名以及用户名和密码。所导入表的schema(列名和类型)需要跟数据集相同。DWS的详细功能说明,请参考DWS用户指南。 图1 从DWS导入数据 集群名称:系统自动将当前账号下的DWS集群展现在列表中,您可以在下拉框中选择您所需的DWS集群。 数据库名称:根据
仅使用新版专属资源池训练时才支持设置训练作业优先级。公共资源池和旧版专属资源池均不支持设置训练作业优先级。 作业优先级取值为1~3,默认优先级为1,最高优先级为3。默认用户权限可选择优先级1和2,配置了“设置作业为高优先级权限”的用户可选择优先级1~3。 如何设置训练作业优先级 在创建训练作业页面可以设
gpu_proc_restart: GPU原地热恢复 proc_restart: 进程原地重启 pod_reschedule: Pod级重调度 job_reschedule: Job级重调度 job_reschedule_with_taint: 隔离式Job重调度 end_recover_before_downgrade
队列名称:系统自动将当前账号下的DLI队列展现在列表中,用户可以在下拉框中选择需要的队列。 数据库名称:根据选择的队列展现所有的数据库,请在下拉框中选择您所需的数据库。 表名称:根据选择的数据库展现此数据库中的所有表。请在下拉框中选择您所需的表。 DLI的default队列只用作体验,不同
1434 SQL Server的TCP端口,用于返回SQLServer使用了哪个TCP/IP端口。 Oracle 1521 Oracle通信端口,弹性云服务器上部署了Oracle SQL需要放行的端口。 MySQL 3306 MySQL数据库对外提供服务的端口。 Windows Server
DPO(Direct Preference Optimization):直接偏好优化方法,通过直接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控,不用进行强化学习,也可以准确判断和学习到使用者的偏好,最后,DPO算法还可以与其他优化算法相结合,进一步提高深度学习模型的性能。 SFT监督式微调(Self-training
0, "total_sample_count" : 20, "imported_sample_count" : 20, "annotated_sample_count" : 20, "total_sub_sample_count" : 0, "imported_sub_sample_count"
"total_sample_count" : 20, "imported_sample_count" : 20, "annotated_sample_count" : 20, "total_sub_sample_count" : 0, "impo
服务部署、启动、升级和修改时,拉取镜像失败如何处理? 原因分析 节点磁盘不足,镜像大小过大。 解决方法 首先考虑优化镜像,减小节点磁盘的占用。 优化镜像无法解决问题,请联系系统管理员处理。 父主题: 服务部署
性能可视化工具Ascend-Insight使用指导 对于高阶的调优用户,可以使用可视化profiling数据查看数据详情并分析可优化点,昇腾提供了Ascend-Insight可视化工具,相比于chrometrace等工具提供了更优的功能和性能。详见昇腾《Ascend-Insight用户指南》。
、规控、仿真生成等全链路相关算法深度优化并快速迭代。 内容审核 深入业务场景,提供完备成熟的内容审核/CV场景快速昇腾迁移的方案,高效解决业务内容审核的算力/国产化需求,助力企业业务稳健发展。 政府 提高公共服务的效率和质量,加强公共安全,优化政策方案和决策过程等。 金融 为金融机构带来更加高效、智能、精准的服务。
这些可用区通过延迟低、吞吐量高且冗余性高的网络连接在一起。利用可用区,您可以设计和操作在可用区之间无中断地自动实现故障转移的应用程序和数据库。与传统的单个或多个数据中心基础设施相比,可用区具有更高的可用性、容错性和可扩展性。 ModelArts通过对DB的数据进行备份,保证在原数据被破坏或损坏的情况下可以恢复业务。
响应Body参数 参数 参数类型 描述 add_sample_count Long 新增样本数量。 create_time Long 任务创建时间。 dataset_id String 数据集ID。 deleted_sample_count Long 已删除样本数量。 duration_time
hape下遇到性能问题,MindSporeLite提供了Flash Attention编译优化机制,可以考虑升级最新版本的MidnSporeLite Convertor来进行编译期的算子优化,在大Shape场景下会有明显的改善。 父主题: 常见问题
本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的Finetune训练过程。Finetune是指在已经训练好的模型基础上,使用新的数据集进行微调(fine-tuning)以优化模型性能。修改数据集路径、模型路径。数据集路径格式为/datasets/pokemon-dataset/image_0.png,脚本里写到