检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
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)
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
200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 count Integer 不分页的情况下符合查询条件的总数量。 total_count Integer 当前查询结果的数量,不设置offset、limit查询参数时,count与total相同。 engine_runtimes Array
稳定安全的算力底座,极快至简的模型训练 支持万节点计算集群管理 大规模分布式训练能力,加速大模型研发 提供高性价比国产算力 多年软硬件经验沉淀,AI场景极致优化 加速套件,训练、推理、数据访问多维度加速 一站式端到端生产工具链,一致性开发体验 开“箱”即用,涵盖AI开发全流程,包含数据处理、模型开
断点续训练是通过checkpoint机制实现。 checkpoint的机制是: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。 当需要从训练中断的位置接续训练,只需要加载checkpo
训练作业容错检查 用户在训练模型过程中,存在因硬件故障而产生的训练失败场景。针对硬件故障场景,ModelArts提供容错检查功能,帮助用户隔离故障节点,优化用户训练体验。 容错检查包括两个检查项:环境预检测与硬件周期性检查。当环境预检查或者硬件周期性检查任一检查项出现故障时,隔离故障硬件并重新
业代码返回的。常见的错误码还包括247、139等。 退出码137或者247 可能是内存溢出造成的。请减少数据量、减少batch_size,优化代码,合理聚合、复制数据。 请注意,数据文件大小不等于内存占用大小,需仔细评估内存使用情况。 退出码139 请排查安装包的版本,可能存在包冲突的问题。
vm.gpu.tnt004。 count Integer 相应规格资源数量。 azs Array of PoolNodeAz objects az列表信息。 表9 PoolNodeAz 参数 参数类型 描述 az String 可用区名称。 count Integer 指定可用区扩容时,指定可用区的节点数。
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
ct-Token的值)。 响应参数 状态码: 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 total_count Integer 工作空间的总数。 count Integer 此次请求返回的工作空间个数。 workspaces Array of WorkspaceResponse
ToolKit中的Notebook实例SSH连接 步骤4:使用PyCharm提交训练作业至ModelArts ModelArts训练平台提供了海量的算力规格和训练优化,支持将本地调试好的代码以及之前保存的开发环境镜像直接在PyCharm中提交训练作业。 创建OBS桶并上传数据。 由于训练作业是在Mode
weight="100", instance_count=1, specification="modelarts.vm.cpu.2u")] #
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)
--loopCount=100 图1 调优前模型 图2 调优后模型 AOE优化成功的mindir已经融合了优化的知识库,是一个独立可用的模型。即使AOE知识库删除,不影响该mindir的性能。可以备份这个模型优化产生的知识库,以后需要的话再使用。 父主题: 性能调优
更新MaaS模型服务的模型权重 场景描述 在使用大型模型进行推理任务时,需定期对模型进行迭代和优化。为适应模型权重的更新和迭代,必须对已部署的服务执行相应的升级操作,以确保服务使用的是最新模型。 ModelArts Studio大模型即服务平台支持滚动升级模型权重,允许模型服务在
直接关系到模型的响应速度和处理效率。不当的QPS配置可能导致用户等待时间延长,影响满意度。因此,能够灵活调整模型的QPS对于保障服务性能、优化用户体验、维持业务流畅及控制成本至关重要。 ModelArts Studio大模型即服务平台支持手动修改模型服务的实例流量限制QPS,该操作不会影响部署服务的正常运行。
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)
t-Token的值)。 响应参数 状态码: 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 total_count Integer 部署服务规格总数。 count Integer 当前列表的规格数量。 specifications Array of Specification
models Array of ModelListItem objects 模型元数据信息。 total_count Integer 不分页的情况下符合查询条件的总模型数量。 count Integer 符合查询条件的模型数量。 表5 ModelListItem 参数 参数类型 描述 owner