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spec 是 NodePoolSpec object 更新节点池的请求体。 表4 NodePoolSpec 参数 是否必选 参数类型 描述 resources 是 PoolResource object 节点池中的资源信息列表,包括资源规格和相应规格的资源数量,自定义配置等。 表5 PoolResource
ss使用humaneval数据集时,需要执行模型生成的代码。请仔细阅读human_eval/execution.py文件第48-57行的注释,内容参考如下。了解执行模型生成代码可能存在的风险,如果接受这些风险,请取消第58行的注释,执行下面步骤5进行评测。 # WARNING #
total Integer 查询到当前用户名下的所有Workflow总数。 count Integer 查询到当前用户名下的所有符合查询条件的Workflow总数。 items Array of Workflow objects 查询到当前用户名下的所有符合查询条件的Workflow详情。
新训练如未解决则执行下一步。 - ZeRO-0 数据分布到不同的NPU - ZeRO-1 Optimizer States分布到不同的NPU - ZeRO-2 Optimizer States、Gradient分布到不同的NPU - ZeRO-3 Optimizer States、Gradient、Model
Workflow工作流配置参数的样例。 delay 否 Boolean 是否为延迟输入的参数,默认为否。 default 否 Object 配置参数的默认值。 value 否 Object 参数值。 enum 否 Array of objects Workflow工作流配置参数的枚举项。 used_steps
在创建算法时,您需要在输入路径配置中设置代码路径参数,默认为“data_url”。 您需要在训练代码中添加超参,默认为“data_url”。使用“data_url”当做训练数据输入的本地路径。 检查报错的路径是否存在 由于用户本地开发的代码需要上传至ModelArts后台,训练代码中涉及到依赖文件的路径时,用户设置有误的场景较多。
error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 为指定的Notebook添加资源标签。例如设置TMS标签的key为“test”,value为“service-gpu”。 https://{endpoint}/v1/{pr
不要将多个容器绑到同一个NPU上,会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。 Step4 进入容器 通过容器名称进入容器中。默认使用ma-user用户执行后续命令。 docker exec -it ${container_name} bash 上传代码文件到宿主机时使用的是root用户
String 算法选择的自定义镜像地址。 表38 FlavorResponse 参数 参数类型 描述 flavor_id String 资源规格的ID。 flavor_name String 资源规格的名称。 max_num Integer 资源规格的最大节点数。 flavor_type String
ig_pip_str设置对应的代理和pip源,来确保当前代理和pip源可用。 精度评测新建一个conda环境,确保之前启动服务为vllm接口,进入到benchmark_eval目录下,执行如下命令。命令中的$work_dir 是benchmark_eval的绝对路径。 conda
ig_pip_str设置对应的代理和pip源,来确保当前代理和pip源可用。 精度评测新建一个conda环境,确保之前启动服务为vllm接口,进入到benchmark_eval目录下,执行如下命令。命令中的$work_dir 是benchmark_eval的绝对路径。 conda
arams.json”中的参数,否则配置的参数将无法在推理过程中生效。 “inference_params.json”文件的参数请参见表4。该参数会显示在部署推理服务页面,在“高级设置”下会新增“参数设置”,基于配置的推理参数供模型使用者修改自定义镜像的部署参数。 表4 自定义推理参数说明
需要,自行购买适用规格的套餐包。 适用场景 ModelArts服务支持购买套餐包,根据用户选择使用的资源不同进行收费。您可以根据业务需求选择使用不同规格的套餐包。 ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包,面向有AI基础的开发者,提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能
用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下: 使用标准的.json格式的数据,通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改数据集文本字段的名称,默认为text。在维基百科数据集中,它有四
SDK)是对ModelArts服务提供的REST API进行的Python封装,以简化用户的开发工作。用户直接调用ModelArts SDK即可轻松管理数据集、启动AI训练以及生成模型并将其部署为在线服务。 ModelArts SDK目前只提供Python语言的SDK,同时支持大于3.7.x版本且小于3
用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下: 使用标准的.json格式的数据,通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改数据集文本字段的名称,默认为text。在维基百科数据集中,它有四
resources 是 PoolResource object 节点池中的资源信息列表,包括资源规格和相应规格的资源数量,自定义配置等。 表6 PoolResource 参数 是否必选 参数类型 描述 flavor 是 String 资源规格名称,比如:modelarts.vm.gpu
请根据界面提示,填写必选参数,然后单击“下一步”。 在“加入用户组”步骤中,选择“用户组02”,然后单击“创建用户”。 系统将逐步创建好前面设置的2个用户。 父主题: 配置ModelArts基本使用权限
用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下: 使用标准的.json格式的数据,通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改数据集文本字段的名称,默认为text。在维基百科数据集中,它有四
Integer 指定每一页展示作业参数的总量,默认为10,“per_page”可选的范围为[1,100]。 page 否 Integer 指定要查询页的索引,默认为1。 sortBy 否 String 指定查询的排序方式,默认是根据引擎查找“engine”,目前支持的排序还有模型名称“mode