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“停止”按钮。 停止Workflow后,关联的训练作业和在线服务也会停止。 复制Workflow 某条工作流,目前只能存在一个正在运行的实例,如果用户想要使同一个工作流同时运行多次,可以使用复制工作流的功能。单击列表页的操作栏“更多”,选择“复制”,出现复制Workflow弹窗,
训练数据是算法开发中必不可少的输入。“输入”参数建议设置为“data_url”,表示数据输入来源,也支持用户根据1的算法代码自定义代码参数。 模型训练结束后,训练模型以及相关输出信息需保存在OBS路径。“输出”数据默认配置为模型输出,代码参数为“train_url”,也支持用户根据1的算法代码自定义输出路径参数。
在一些评价标准上得分更好。而本算法又增加了数据增强算法,可以在较少样本的情况下也能生成较好的新样本,但是样本数尽量在70张以上,样本太少生成出来的新图像不会有太多的样式。 图4 StyleGan算子 表2 StyleGan算子高级参数 参数名 默认值 参数说明 resolution
步骤请参考创建资源池。 资源规格要求: 计算规格:用户可参考表1。 硬盘空间:至少200GB。 昇腾资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示昇腾单卡。 Ascend: 8*ascend-snt9b表示昇腾8卡。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。
步骤请参考创建资源池。 资源规格要求: 计算规格:用户可参考表2。 硬盘空间:至少200GB。 昇腾资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示昇腾单卡。 Ascend: 8*ascend-snt9b表示昇腾8卡。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。
strings SSH密钥对名称列表,允许设置多个密钥对实现同时对SSH实例的访问。 表6 EndpointsRes 参数 参数类型 描述 allowed_access_ips Array of strings 允许通过SSH协议访问Notebook的公网IP地址白名单列表,默认都可以访问。当
步骤请参考创建资源池。 资源规格要求: 计算规格:用户可参考表1。 硬盘空间:至少200GB。 昇腾资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示昇腾单卡。 Ascend: 8*ascend-snt9b表示昇腾8卡。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。
步骤请参考创建资源池。 资源规格要求: 计算规格:用户可参考表1。 硬盘空间:至少200GB。 昇腾资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示昇腾单卡。 Ascend: 8*ascend-snt9b表示昇腾8卡。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。
一些常用的指标,如准确率、召回率、AUC等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 部署模型 模型的开发训练,是基于之前的已有数据(有可能是测试数据),而在得到一个满意的模型之后,需要将其应用到正式的实际数据或新产生数据中,进行预测、评价、或以可视化和报表的形式把数据中的高价值信息以精辟
会导致频繁的容器镜像构建操作。 不建议在容器内再创建多个conda env。因为容器已经能满足隔离需求,没有必要再通过conda env做隔离。 本教程通过打包conda env来构建环境,也可以通过pip install、conda install等方式安装conda环境的依赖。
应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大max-model-len长度,不代表最佳性能。 以llama2-13b为例,NPU卡显存为
推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B。 表1 环境要求 名称 版本 CANN cann_8.0.rc2 PyTorch pytorch_2.1.0 获取软件和镜像 表2 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-3rdAIGC-6
恢复、容器级恢复与作业级恢复,提供容错与恢复能力,保障用户训练作业的长稳运行 提供训练作业断点续训与增量训练能力,即使训练因某些原因中断,也可以基于checkpoint接续训练,保障需要长时间训练的模型的稳定性和可靠性,避免重头训练耗费的时间与计算成本 支持训练数据使用SFS T
示例图片 添加方式:选择“按指标维度添加”。 指标名称:在右侧下拉框中选择“全量指标”,然后选择想要查询的指标,参考表1、表2 指标维度:填写过滤该指标的标签,请参考表4的Label名字栏。样例如下: 图3 示例图片 单击确定,即可出现指标信息。 图4 示例图片 自定义监控指标上报到AOM
什么是W4A16量化 W4A16量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数(约75%)。大幅降低小batch下的增量推理时延。 约束限制 支持AWQ W4A16、 per-group(group-size=128)和perchannel量化。 支持AWQ量化的模型列表请参见表1。 步骤一:模型量化
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TooManyRequests 表明请求超出了客户端访问频率的限制或者服务端接收到多于它能处理的请求。建议客户端读取相应的Retry-After首部,然后等待该首部指出的时间后再重试。 500 InternalServerError 表明服务端能被请求访问到,但是不能理解用户的请求。
供您后续调取接口进行APP鉴权使用。 图3 查询明文、重置或删除 解绑服务 您可以单击目标应用名称前方的,在下拉列表中展示绑定的服务列表,即该应用对应的在线服务列表。单击操作列的“解绑”取消绑定,将不再支持调用该接口。 获取AppKey/AppSecret或AppCode 调用接