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GeneralPretrainHandler解析 GeneralPretrainHandler是处理预训练数据集的一个类,继承自BaseDatasetHandler,实现对alpaca格式预训练数据集的处理。 def _filter(self, sample): sample = self._pre_process(sample)
GeneralPretrainHandler解析 GeneralPretrainHandler是处理预训练数据集的一个类,继承自BaseDatasetHandler,实现对alpaca格式预训练数据集的处理。 def _filter(self, sample): sample = self._pre_process(sample)
on可见。 Step2 在ModelArts任务中添加标签 在ModelArts中创建Notebook、创建训练作业、创建推理在线服务时,对这些任务配置标签。 在ModelArts的Notebook中添加标签。 可以在创建Notebook页面添加标签,也可以在已经创建完成的Not
at.jpg”。 如您将已标注好的图片上传至OBS桶,请按照如下规范上传。 图像分类数据集要求将标注对象和标注文件存储在同一目录,并且一一对应,例如标注对象文件名为“10.jpg”,那么标注文件的文件名应为“10.txt”。 数据文件存储示例: ├─<dataset-import-path>
无业务节点定义:在资源池详情“节点”页签下,如果GPU/Ascend的可用数等于总数,则为无业务节点。 滚动驱动升级时,驱动异常的节点对升级无影响,会和驱动正常的节点一起升级。 图1 驱动升级 设置完成后,单击“确定”开始驱动升级。 父主题: 管理Standard专属资源池
on可见。 Step2 在ModelArts任务中添加标签 在ModelArts中创建Notebook、创建训练作业、创建推理在线服务时,对这些任务配置标签。 在ModelArts的Notebook中添加标签。 可以在创建Notebook页面添加标签,也可以在已经创建完成的Not
情页查看修改结果。 图1 修改封面图和二级标题 编辑标签 单击标签右侧的出现标签编辑框,在下拉框中勾选该资产对应的标签。 单击编辑框右侧的对勾完成编辑。 保存成功的标签信息会在资产搜索页成为过滤分类条件。 图2 添加标签 编辑描述 单击右侧的“编辑”,在编辑框中输入资产的描述内容
GeneralPretrainHandler解析 GeneralPretrainHandler是处理预训练数据集的一个类,继承自BaseDatasetHandler,实现对alpaca格式预训练数据集的处理。 def _filter(self, sample): sample = self._pre_process(sample)
rs进行推理,因为没有框架的优化,执行时间最长。另一方面,由于是使用transformers推理,结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好,算力利用率比较高。对多卡运行的推理,缺少负载均衡,利用率低。 在昇腾卡上执行时,需要在 opencompass/opencompass/runners/local
# jobstart_hccl.json is provided by the volcano controller of Cloud-Container-Engine(CCE) HCCL_JSON_FILE_NAME = 'jobstart_hccl.json'
GeneralPretrainHandler解析 GeneralPretrainHandler是处理预训练数据集的一个类,继承自BaseDatasetHandler,实现对alpaca格式预训练数据集的处理。 def _filter(self, sample): sample = self._pre_process(sample)
GeneralPretrainHandler解析 GeneralPretrainHandler是处理预训练数据集的一个类,继承自BaseDatasetHandler,实现对alpaca格式预训练数据集的处理。 def _filter(self, sample): sample = self._pre_process(sample)
GeneralPretrainHandler解析 GeneralPretrainHandler是处理预训练数据集的一个类,继承自BaseDatasetHandler,实现对alpaca格式预训练数据集的处理。 def _filter(self, sample): sample = self._pre_process(sample)
操作路径,符合标准的Json PATCH格式,代表以服务详情的Json返回体为基准,想要执行替换的值的目标路径(Json PATH)。当前支持且仅支持对模型相关所有参数的替换更新,因此前缀固定为“/config/”。例如,当期望更新第一个模型中的实例数量,则路径为“/config/0/instance_count”。
段进行智能标注,降低人工标注量,帮助用户找到难例。 “预标注”表示选择用户模型管理里面的模型进行智能标注。 “自动分组”是指先使用聚类算法对未标注图片进行聚类,再根据聚类结果进行处理,可以分组打标或者清洗图片。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API
支持给创建出来的节点加taints来设置反亲和性,非特权池不能指定。 labels 否 Map<String,String> k8s标签,格式为key/value键值对。 tags 否 Array of UserTag objects 资源标签,非特权池不能指定。 network 否 NodeNetwork
性“风格”、“歌手”等。 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。 type Integer 标签类型。可选值如下: 0:图像分类 1:物体检测 3: 图像分割 100:文本分类 101:命名实体
且不超过32位的字符串。 如您将已标注好的文本文件上传至OBS桶,请按照如下规范上传。 要求将标注对象和标注文件存储在同一目录,并且一一对应,如标注对象文件名为“COMMENTS_114745.txt”,那么标注文件名为“COMMENTS_114745_result.txt”。
/home/ma-user/ws 解压算子包并将相应算子安装到环境中。 unzip AscendCloud-OPP-*.zip pip install ascend_cloud_ops-1.0.0-py3-none-any.whl pip install cann_ops-1.0.0-py3-none-any.whl
文件大小超过5GB时,必须配置“动态加载”。 “AI引擎” 元模型使用的推理引擎,选择训练作业后会自动匹配。 “运行时依赖” 罗列选中模型对环境的依赖。例如依赖“tensorflow”,安装方式为“pip”,其版本必须为1.8.0及以上版本。 “模型说明” 为了帮助其他模型开发者