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model_type String 模型类型,取值为:TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/Scikit_Learn/XGBoost/MindSpore/Image/PyTorch。 model_size Long 模型大小,单位为字节数。 tenant String 模型归属租户。
超参搜索某个trial结果的字段信息。 data Array<Array<String>> 超参搜索某个trial结果的每条数据列表。 请求示例 如以下查询training_job_id为5b60a667-1438-4eb5-9705-85b860e623dc的作业中trial为ae544174的信息。
和engine_id不需填写。 parameter 否 Array<Object> 训练作业的运行参数,为“label-value”格式;当为自定义镜像训练作业的时候,此参数为容器环境变量。该样例请参考表4。 spec_id 是 Long 训练作业选择的资源规格ID。请从查询作业资源规格接口获取资源规格ID。
安全组,默认为空,当配置了vpc_id则此参数必填。安全组起着虚拟防火墙的作用,为服务实例提供安全的网络访问控制策略。安全组须包含至少一条入方向规则,对协议为TCP、源地址为0.0.0.0/0、端口为8080的请求放行。 configs 是 包括predictor configs结构和transformer
调用失败时的错误信息。 调用成功时无此字段。 error_code String 调用失败时的错误码,具体请参见错误码。 调用成功时无此字段。 请求示例 如下以创建名为“testConfig”,描述为“This is config”的训练作业参数为例。 POST https:/
查看卡信息 修改pod的卡数。由于本案例中为分布式训练,因此所需卡数修改为8卡。 删除已创建的pod。 kubectl delete -f config.yaml 将config.yaml文件中“limit”和“request”改为8。 vi config.yaml 图3 修改卡数 重新创建pod。
在线服务预测报错MR.0105 问题现象 部署为在线服务,服务处于运行中状态,预测时报错:{ "erno": "MR.0105", "msg": "Recognition failed","words_result": {}}。 图1 预测报错 原因分析 请在“在线服务”详情页面
使用SDK调测多机分布式训练作业 代码中涉及到的OBS路径,请用户替换为自己的实际OBS路径。 代码是以PyTorch为例编写的,不同的AI框架之间,整体流程是完全相同的,仅需修改7和11中的 framework_type参数值即可,例如:MindSpore框架,此处framework_t
方式一:通过服务管理页面修改服务信息 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“模型部署”,进入目标服务类型管理页面。 在服务列表中,单击目标服务操作列的“修改”,修改服务基本信息,然后根据提示提交修改任务。 当修改了服务的某些参数配置时,系统会自动重启服务使修改生效。在提交修改服务任
snt3等。特别的,当取值为custom时,代表使用自定义规格,与custom_spec字段配套。 weight Integer 权重,分配到此模型的流量权重。 source_type String 模型来源,当模型是由自动学习产生时返回此字段,取值为auto。 model_id
管理模型训练作业 查看训练作业详情 查看训练作业资源占用情况 查看模型评估结果 查看训练作业事件 查看训练作业日志 修改训练作业优先级 使用Cloud Shell调试生产训练作业 重建、停止或删除训练作业 管理训练容器环境变量 查看训练作业标签 父主题: 使用ModelArts Standard训练模型
可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行,同样以 llama2 为例。 方法一:用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本,将执行的python命令复制下来,修改环境变量的值。在Notebook进入到
可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行,同样以 llama2 为例。 方法一:用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本,将执行的python命令复制下来,修改环境变量的值。在Notebook进入到
ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 为指定服务添加标签。设置TMS标签的key为“test”和“model_version”,TMS标签的value为“service-gpu”和“0.1”。 https://{endpoint}/v1
可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行,同样以 llama2 为例。 方法一:用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本,将执行的python命令复制下来,修改环境变量的值。在Notebook进入到
t文件。 导入为目录时,目前仅支持数据集类型为图片分类、物体检测、图像分割、文本分类、声音分类和表格数据集。 字符限制:不允许出现的特殊字符有换行符(\n)、回车符(\r)、制表符(\t)。 annotation_config 否 表4 数据标注格式的说明。该字段为None,则不
频率。在训练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径: 训练完成后,以 llama2-13b 为例,输出数据路径为:/home/ma-user/ws/llm_train/processed_for_input/llama2-13b/data/pretrain/
频率。在训练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径: 训练完成后,以 llama2-13b 为例,输出数据路径为:/home/ma-user/ws/llm_train/processed_for_input/llama2-13b/data/pretrain/
即可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行,同样以llama2为例。 方法一:用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本,将执行的python命令复制下来,修改环境变量的值。在Notebook进入到
在ModelArts中使用自定义镜像创建在线服务,如何修改端口? 当模型配置文件中定义了具体的端口号,例如:8443,创建模型没有配置端口,或者配置了其他端口号,均会导致服务部署失败。您需要把模型中的端口号配置为8443,才能保证服务部署成功。 修改默认端口号,具体操作如下: 登录Model