检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
查询用户镜像组列表 功能介绍 查询用户镜像信息概览,以镜像名称作为聚合的信息。 接口约束 暂无约束 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{
迁移过程使用工具概览 基础的开发工具在迁移的预置镜像和开发环境中都已经进行预置,用户原则上不需要重新安装和下载,如果预置的版本不满足要求,用户可以执行下载和安装与覆盖操作。 模型自动转换评估工具Tailor 为了简化用户使用,ModelArts提供了Tailor工具,将模型转换、
在Notebook调试环境中部署推理服务 在ModelArts的开发环境Notebook中可以部署推理服务进行调试。 Step1 准备Notebook 参考准备Notebook完成Notebook的创建,并打开Notebook。 Step2 准备权重文件 将OBS中的模型权重上传
模型推理代码编写说明 本章节介绍了在ModelArts中模型推理代码编写的通用方法及说明,针对常用AI引擎的自定义脚本代码示例(包含推理代码示例),请参见自定义脚本代码示例。本文在编写说明下方提供了一个TensorFlow引擎的推理代码示例以及一个在推理脚本中自定义推理逻辑的示例。
创建诊断任务 本文介绍如何创建Notebook并执行性能诊断任务。 操作步骤 创建Notebook实例。 在ModelArts控制台创建一个Notebook实例,选择要使用的AI框架,创建Notebook时可以选择任意镜像。具体参见创建Notebook实例。 创建成功后,Note
在Notebook调试环境中部署推理服务 在ModelArts的开发环境Notebook中可以部署推理服务进行调试。 Step1 准备Notebook 参考准备Notebook完成Notebook的创建,并打开Notebook。 Step2 准备权重文件 将OBS中的模型权重上传
在Lite Cluster资源池上使用Snt9B完成分布式训练任务 场景描述 本案例介绍如何在Snt9B上进行分布式训练任务,其中Cluster资源池已经默认安装volcano调度器,训练任务默认使用volcano job形式下发lite池集群。训练测试用例使用NLP的bert模型,详细代码和指导可参考Bert。
guided-decoding 什么是guided-decoding Guided Decoding是一种用于生成文本的策略,通过提供额外的上下文或约束,来引导模型生成更符合预期的结果。 比如使用openai启动服务,通过配置guided_json参数使用JSON Schema的架构来举例。
订阅免费算法 在AI Gallery中,您可以查找并订阅免费满足业务需要的算法,直接用于创建训练作业。 AI Gallery中分享的算法支持免费订阅,但在使用过程中如果消耗了硬件资源进行部署,管理控制台将根据实际使用情况收取硬件资源的费用。 前提条件 注册并登录华为云,且创建好OBS桶用于存储数据和模型。
W8A16量化 什么是W8A16量化 使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内,同时也有一定的性能收益。 约束限制 只支持GPTQ W8A16 perchannel量化,只支持desc_act=false。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表。 步骤一:量化模型权重
创建ModelArts数据校验任务 前提条件 数据已准备完成:已经创建数据集或者已经将数据上传至OBS。 确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 创建数据处理任务 登录ModelArts管理控制台,在左侧的导航栏中选择“数据准备>数据处理”,进入“数据处理”页面。 在
准备Notebook ModelArts Notebook云上云下,无缝协同,更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看开发环境介绍。 本案例中的训练作业需要通过SFS Turbo挂载盘的形式创建,因此需要将上述数据集、代码、权重文件从OBS桶上传至SFS Turbo中。
在Notebook调试环境中部署推理服务 在ModelArts的开发环境Notebook中可以部署推理服务进行调试。 Step1 准备Notebook 参考准备Notebook完成Notebook的创建,并打开Notebook。 Step2 准备权重文件 将OBS中的模型权重上传
使用GPTQ量化 当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式,使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内,同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ
获取用户绑定APP的api列表 功能介绍 获取用户绑定app的API列表。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{project_id}/
使用GPTQ量化 当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式,使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内,同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ
使用GPTQ量化 当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式,使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内,同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见表3。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ
使用GPTQ量化 当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式,使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内,同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见表3。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ
使用GPTQ量化 当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式,使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内,同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ
使用GPTQ量化 当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式,使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内,同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见表3。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ