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推理精度测试 本章节介绍如何使用lm-eval工具开展语言模型的推理精度测试,数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等。 约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证
服务管理 通过patch操作对服务进行更新 查询服务监控信息 查询服务列表 部署服务 查询支持的服务部署规格 查询服务详情 更新服务配置 删除服务 更新模型服务的单个属性 查询专属资源池列表 查询服务事件日志 启动停止边缘节点服务实例 查询服务更新日志 添加资源标签 删除资源标签
可以让Workflow列表页中的内容在显示时自动换行。禁用此功能可截断文本,Workflow列表页中仅显示部分内容。 操作列:默认为开启状态,启用此能力可让操作列固定在最后一列永久可见。 自定义显示列:默认所有显示项全部勾选,您可以根据实际需要定义您的显示列。 设置完成后,单击“确定”即可。
在ModelArts自动学习中,如何进行增量训练? 创建自动学习项目时,如何快速创建OBS桶及文件夹? 自动学习生成的模型,存储在哪里?支持哪些其他操作? 自动学习训练后的模型是否可以下载?
workflow", steps=[sub_service_step, main_service_step] ) 同步推理服务部署相关信息配置操作 在开发态中(一般指Notebook),节点启动运行后,用户根据日志打印的输入格式进行配置,如下所示: 在ModelArts管理控制台,左
co/THUDM/glm-4-9b-chat 说明: glm4-9b模型必须使用版本4b556ad4d70c38924cb8c120adbf21a0012de6ce 表2 操作任务流程说明 阶段 任务 说明 准备工作 准备环境 本教程案例是基于ModelArts Lite Server运行的,需要购买并开通Server资源。
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CodeLab首页 常用功能。 CodeLab的界面依托于JupyterLab,其相关的常见功能与JupyterLab相同。 常用操作指导可参见JupyterLab操作指导:JupyterLab常用功能介绍。 由于CodeLab的存储为系统默认路径,在使用“上传文件”或“下载文件至本地”时
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Workflow高阶能力 在Workflow中使用大数据能力(DLI/MRS) 在Workflow中指定仅运行部分节点 父主题: 开发Workflow命令参考
从0制作自定义镜像用于创建训练作业(Pytorch+Ascend) 本章节介绍如何从0到1制作镜像,并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是PyTorch,训练使用的资源是专属资源池的Ascend芯片。 准备工作 准备一套可以连接外部网络,装有Linux系统并安装18
SDXL基于Standard适配PyTorch NPU的LoRA训练指导(6.3.908) Stable Diffusion(简称SD)是一种基于扩散过程的图像生成模型,应用于文生图场景,能够帮助用户生成图像。SDXL LoRA是指在已经训练好的SDXL模型基础上,使用新的数据集进行LoRA微调。
表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 action_type 是 String 对训练作业的操作请求。参数值设置为terminate时,表示终止训练作业操作。 响应参数 状态码:202 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 kind String 训练作业类型。默认使用job。枚举值:
在Workflow中使用大数据能力(DLI/MRS) 功能介绍 该节点通过调用MRS服务,提供大数据集群计算能力。主要用于数据批量处理、模型训练等场景。 应用场景 需要使用MRS Spark组件进行大量数据的计算时,可以根据已有数据使用该节点进行训练计算。 使用案例 在华为云MR
推理服务精度评测 本章节介绍了2种精度测评方式,分别为Lm-eval工具和MME工具。 lm-eval工具适用于语言模型的推理精度测试,数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等,该工具为离线测评,不需要启动推理服务。
Constraint 参数 参数类型 描述 attribute String 条件属性,参数的某个字段值。 operator String 操作,当前只支持equal操作。 value Object 取值。 表11 Data 参数 参数类型 描述 name String 训练数据的名称。填写1-