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对于数据集中列的过滤策略如下所示: 如果某一列空缺的比例大于系统设定的阈值(0.9),此列数据在训练时将被剔除。 如果某一列只有一种取值(即每一行的数据都是一样的),此列数据在训练时将被剔除。 对于非纯数值列,如果此列的取值个数等于行数(即每一行的数值都是不一样的),此列数据在训练时将被剔除。
新版训练支持使用“自定义算法”、“我的算法”、“我的订阅”方式来创建训练作业。 新版训练的创建方式有了更明确的类别划分,选择方式和旧版训练存在区别。 旧版中使用“算法管理”中已保存的算法创建训练作业的用户,可以在新版训练中使用“我的算法”创建训练作业。 旧版中使用“算法管理”中订阅的算法创建训练作业的用户,可
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
甚至会有服务业务中断的风险,预测请求时延超过60s时,建议制作异步请求模式的模型。 自定义镜像的配置规范 镜像对外接口 设置镜像的对外服务接口,推理接口需与config.json文件中apis定义的url一致,当镜像启动时可以直接访问。下面是mnist镜像的访问示例,该镜像内含m
中出现的问题提供详细信息。用户代码中的标准输出、标准错误信息会在训练日志中呈现。在ModelArts中训练作业遇到问题时,可首先查看日志,多数场景下的问题可以通过日志报错信息直接定位。 训练日志包括普通训练日志和Ascend相关日志。 普通日志说明:当使用Ascend之外的资源训
必须修改。用于指定模板。如果设置为"qwen",则使用Qwen模板进行训练,模板选择可参照表1中的template列 output_dir /home/ma-user/ws/Qwen2-72B/sft-4096 必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下。用户根据自己实际要求适配。
必须修改。用于指定模板。如果设置为"qwen",则使用Qwen模板进行训练,模板选择可参照表1中的template列 output_dir /home/ma-user/ws/Qwen2-72B/sft-4096 必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下。用户根据自己实际要求适配。
必须修改。用于指定模板。如果设置为"qwen",则使用Qwen模板进行训练,模板选择可参照表1中的template列 output_dir /home/ma-user/ws/Qwen2-72B/sft-4096 必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下。用户根据自己实际要求适配。
控制等功能,可以帮助您安全的控制云服务资源的访问。如果华为账号已经能满足您的要求,不需要通过IAM对用户进行权限管理,您可以跳过本章节,不影响您使用ModelArts服务的其他功能。 IAM是提供权限管理的基础服务,无需付费即可使用,您只需要为您账号中的资源进行付费。 通过IAM
Graph,DAG)的开发。一个DAG是由节点和节点之间的关系描述组成的。开发者通过定义节点的执行内容和节点的执行顺序定义DAG。绿色的矩形表示为一个节点,节点与节点之间的连线则是节点的关系描述。整个DAG的执行其实就是有序的任务执行模板。 图3 工作流 Workflow提供的样例 Mod
至少有两种以上的分类,每种分类的样本不少于20张。 为了保证模型的预测准确度,训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力,数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 在上传数据时,请选择非加密桶进行上传,否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 用于训练的图片,至少有2种
机器学习从有限的观测数据中学习一般性的规律,并利用这些规律对未知的数据进行预测。为了获取更准确的预测结果,用户需要选择一个合适的算法来训练模型。针对不同的场景,ModelArts提供大量的算法样例。以下章节提供了关于业务场景、算法学习方式、算法实现方式的指导。 选择算法的实现方式 M
检查自定义镜像的端口和ws跟wss的配置是否正确。 连接成功后结果如下: 图5 连接成功 优先验证自定义镜像提供的websocket服务的情况,不同的工具实现的websocket服务会有不同,可能出现连接建立后维持不住,可能出现请求一次后连接就中断需要重新连接的情况,Model
适配加速芯片Ascend的一组AI框架+运行环境+启动方式的集合。 由于主流的Snt9系列Ascend加速卡都跑在ARM CPU规格的机器上,因此上层docker镜像也都是ARM镜像。相对于GPU场景的镜像中安装了与GPU驱动适配的CUDA(由英伟达推出的统一计算架构)计算库,A
保证图片质量:不能有损坏的图片,目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 每一类数据尽量多,尽量均衡。期望获得良好效果,图像分类项目中,至少有两种以上的分类,每种分类的样本不少于20张。 为了保证模型的预测准确度,训练样本跟真实使用场景尽量相似。
使用多输入项的模板创建模型时,如果模板定义的目标路径input_properties是一样的,则此处输入的obs目录或者obs文件不能重名,否则会覆盖。 是 str、Placeholder、Storage 使用案例 主要包含六种场景的用例: 基于JobStep的输出注册模型 基于OBS数据注册模型
其中x_center、y_center、width和height分别表示归一化后的目标框中心点x坐标、归一化后的目标框中心点y坐标、归一化后的目标框宽度、归一化后的目标框高度。 只支持JPG、JPEG、PNG、BMP格式的图片,单张图片大小不能超过5MB,且单次上传的图片总大小不能超过8MB。 图像分割 ModelArts
权重百分比,分配到此模型的流量权重,仅当infer_type为real-time时需要配置,多个权重相加必须等于100;当在一个在线服务中同时配置了多个模型版本且设置不同的流量权重比例时,持续地访问此服务的预测接口,ModelArts会按此权重比例将预测请求转发到对应的模型版本实例。 specification
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MRS服务下查看自己账号下可用的MRS集群,如果没有,则需要创建,当前需要集群有Spark组件,安装时,注意勾选上。 您可
数据集要求 保证图片质量:不能有损坏的图片;目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 为了保证模型的预测准确度,训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力,数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 物体检测数据集中,如