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各个模型训练前文件替换 在训练开始前,因模型权重文件可能与训练框架不匹配或有优化,因此需要针对模型的tokenizer文件进行修改或替换,不同模型的tokenizer文件修改内容如下。 falcon-11B模型 在训练开始前,针对falcon-11B模型中的tokenizer文件
各个模型训练前文件替换 在训练开始前,因模型权重文件可能与训练框架不匹配或有优化,因此需要针对模型的tokenizer文件进行修改或替换,不同模型的tokenizer文件修改内容如下。 falcon-11B模型 在训练开始前,针对falcon-11B模型中的tokenizer文件
标签的多维度属性,如标签为“音乐”,可能包含属性“风格”、“歌手”等。 count Integer 该标签的打标数量。 name String 标签名称。 property LabelProperty object 标签基本属性键值对,如颜色、快捷键等。 sample_count Integer 包含该标签的样本数量。
处理后的数据集名称,必选。 proportion: 测试集所占份数,范围[1,9],可选。 test_count: 测试集的个数,范围[1,处理后数据集总长度 - 1],可选。(用户在输入test_count时,要小于 Excel文件中指定的不同conversation_id的个数 + conversation_id为空的个数)
处理后的数据集名称,必选。 proportion: 测试集所占份数,范围[1,9],可选。 test_count: 测试集的个数,范围[1,处理后数据集总长度 - 1],可选。(用户在输入test_count时,要小于 Excel文件中指定的不同conversation_id的个数 + conversation_id为空的个数)
vpc_id参数不生效,使用专属资源池部署服务时需确保集群状态正常,该参数优先级高于cluster_id,配置该参数时需要同时配置服务层级的cluster_id或pool_name参数,且该参数优先级高于服务层级的cluster_id及pool_name,当config内的clu
ModelArts自动学习,为入门级用户提供AI零代码解决方案 支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景 自动执行模型开发、训练、调优和推理机器学习的端到端过程 根据最终部署环境和开发者需求的推理速度,自动调优并生成满足要求的模型 ModelArts自动学习,为资深级用户提供模板化开发能力
Optimization Engine),可以对于模型的图和算子运行通过内置的知识库进行自动优化,以提升模型的运行效率。开启AOE调优后,模型转换时会自动进行性能调优操作,该过程耗时较长,可能需要数小时。 AOE性能自动优化在模型转换阶段进行配置(即执行converter_lite命令时),通过-
成功执行动态路由的回显 只有任务节点大于等于3的训练任务才能成功执行动态路由。 如果执行失败可以参考故障排除:ranktable路由优化执行失败处理。 故障排除:ranktable路由优化执行失败 故障现象 容器日志有error信息。 可能原因 集群节点没有下发topo文件和ranktable文件。
ModelArts模型负载 1分钟 req_count_2xx 2xx响应次数 统计api接口2xx响应的次数 ≥Count/min ModelArts在线服务 1分钟 req_count_4xx 4xx异常次数 统计api接口返回4xx错误的次数 ≥Count/min ModelArts在线服务
表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 add_sample_count Integer 处理后新增的图片数量。 create_time Long 数据处理任务的创建时间。 deleted_sample_count Integer 处理后删除的图片数量。 description
Gallery会将资产保存在AI Gallery官方的SWR仓库内。 对于用户提供的一些个人信息,AI Gallery会保存在数据库中。个人信息中的敏感信息,如手机,邮箱等,AI Gallery会在数据库中做加密处理。 AI Gallery的更多介绍请参见《AI Gallery》。 父主题: 安全
响应Body参数 参数 参数类型 描述 total_count Integer 不分页的情况下符合查询条件的总服务数量。 count Integer 当前查询结果的服务数量,不设置offset、limit查询参数时,count与total相同。 services Array of
MaaS集成了业界主流开源大模型,含Llama、Baichuan、Yi、Qwen、AIGC等模型系列,所有的模型均基于昇腾AI云服务进行全面适配和优化,使得精度和性能显著提升。开发者无需从零开始构建模型,只需选择合适的预训练模型进行微调或直接应用,大大减轻模型集成的负担。 零代码、免配置、免调优模型开发
数值仅供参考,请根据自己实际要求合理配置其他加速框架或ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器、NPU节点数即其他配置。 具体优化工具使用说明可参考如何选择最佳性能的zero-stage和-offloads。 父主题: 训练脚本说明
标注团队的创建时间。 description String 标注团队的描述。 update_time Long 标注团队的更新时间。 worker_count Integer 标注团队的成员总数。 workforce_id String 标注团队ID。 workforce_name String
标注团队的创建时间。 description String 标注团队的描述。 update_time Long 标注团队的更新时间。 worker_count Integer 标注团队的成员总数。 workforce_id String 标注团队ID。 workforce_name String
处理后的数据集名称,必选。 proportion: 测试集所占份数,范围[1,9],可选。 test_count: 测试集的个数,范围[1,处理后数据集总长度 - 1],可选。(用户在输入test_count时,要小于 Excel文件中指定的不同conversation_id的个数 + conversation_id为空的个数)
"progress" : 100.0, "total_sample_count" : 246, "annotated_sample_count" : 38, "unconfirmed_sample_count" : 208, "model_id" : "c717
断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中,不断地保存训练结果(包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态)。即便模型训练中断,也可以基于checkpoint接续训练。 当训练作业发生故障中断本次作业时,代码可自动从训练中断的