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copy(src_path='obs://bucket-name/dir1', dst_path='/home/ma-user', keep_last_dir=True) 表1 请求参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 session 是 Object 会话对象。 src_path 是 String 源文件或
URI GET /v2/{project_id}/workforces/{workforce_id}/workers/{worker_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 worker_id
celerate提供了一系列的优化技术,如模型切分、梯度累积等,可以帮助用户更好地利用多个节点进行训练。 各个模型选用加速框架 表1 模型加速框架建议表 序号 模型参数量 文本序列长度 优化工具(Deepspeed&Accelerator) 0 小于4B cutoff_len=4096
从本地PyCharm查询IAM项目列表,完成连接配置。 VPC接入 VPC VPC ReadOnlyAccess 实例能够挂载在用户的VPC下,实现多网络平面接入。 按需配置。 创建自定义策略时,建议将项目级云服务和全局级云服务拆分为两条策略,便于授权时设置最小授权范围。 委托 表2 开发环境所需委托
ai5KXWC3gthUfz", description="dataset version from label task") 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String 版本名称,必须是中文、字母、数字、下划线或中划线组成的合法字符串,长度为1-32位。
理。 主流三方大模型 ModelArts针对以下主流的LLM大模型进行了基于昇腾NPU的适配工作,可以直接使用适配过的模型进行推理训练。 表1 LLM模型训练能力 支持模型 支持模型参数量 应用场景 软件技术栈 指导文档 Llama2 Llama2-7b Llama2-13b Llama2-70b
get_label_task_info(task_id="xs9ZKzLluKzccQfsyi2") print(task_info) 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 task_id 是 String 标注任务的ID。 父主题: 标注任务管理
准备数据 自动学习的每个项目对数据有哪些要求? 创建预测分析自动学习项目时,对训练数据有什么要求? 使用从OBS选择的数据创建表格数据集如何处理Schema信息? 物体检测或图像分类项目支持对哪些格式的图片进行标注和训练? 父主题: Standard自动学习
判断用户是否有OBS权限。 登录ModelArts控制台,进入“数据管理 > 数据集 ”,单击“创建数据集”,如果可以成功访问对应的OBS路径,表示用户有OBS权限。如果没有OBS权限,请执行2配置OBS权限。 如没有OBS权限,请配置OBS权限配置。 父主题: PyCharm Toolkit使用
/v1/{project_id}/images/{id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 id 是 String 镜像ID。 project_id 是 String 用户项目ID,获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 无 响应参数 状态码: 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型
51e78974aed9b60156d8376232f6bd") print(sample_info) # 打印样本的详细信息 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 sample_id 是 String 样本ID。 父主题: 样本管理
团队的不同成员,或者指派给其他标注团队。 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“数据管理 >数据集”,打开数据集列表。 在数据集列表中,选择支持团队标注的数据集,单击数据集名称进入数据集概览页。 在数据集概览页页面,右侧的“标注任务”区域,可查看此数据集已有的标注
dataset_id) dataset.delete_version(version_id="cSPuXPgnYp7ObRs6LaR") 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 version_id 是 String 数据集版本ID。 父主题: 数据集版本管理
运行成功 训练完成后,您可以单击文本分类节点上方的按钮,查看相关指标信息,如“准确率”、“评估结果”等。评估结果参数说明请参见表1。 图3 模型评估报告 表1 评估结果参数说明 参数 说明 recall:召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中,模型正确预测为该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。
Dataset.delete_dataset(session, dataset_id="68ZXdK6CZwgvUICOOdC") 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 session 是 Object 会话对象,初始化方法请参见Session鉴权。 dataset_id
运行成功 训练完成后,您可以单击物体检测节点上方的按钮,查看相关指标信息,如“准确率”、“评估结果”等。评估结果参数说明请参见表1。 图3 模型评估报告 表1 评估结果参数说明 参数 说明 recall:召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中,模型正确预测为该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。
选择模型,单击“立即使用”进入模型详情页。在模型详情页可以查看模型的详细介绍。 模型介绍 表1列举了ModelArts Studio大模型即服务平台支持的模型清单,模型详细信息请查看界面介绍。 表1 模型广场的模型系列介绍 模型系列 模型类型 应用场景 支持语言 GLM-4 文本生成
dataset_id) dataset.update_dataset(dataset_name = "new-dataset-name") 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_name 否 String 新的数据集名称。 description 否 String
调用API提交训练作业后,能否绘制作业的资源占用率曲线? 如何使用API接口获取订阅算法的订阅id和版本id? 使用SDK如何查看旧版专属资源池列表? 调用API接口创建训练作业和部署服务时,如何填写资源池的参数?
”。 操作步骤 登录ModelArts管理控制台,选择“开发空间>Notebook”。 创建Notebook实例之后,在Notebook列表中,单击目标Notebook“操作”列的“打开”,进入“JupyterLab”开发页面。 在“JupyterLab”页面,选择菜单栏的“Settings>Advanced