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DPO(Direct Preference Optimization):直接偏好优化方法,通过直接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控,不用进行强化学习,也可以准确判断和学习到使用者的偏好,最后,DPO算法还可以与其他优化算法相结合,进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward
使用专属资源池部署在线服务,服务状态为“运行中”。 只有专属资源池部署的服务才支持VPC直连的高速访问通道。 VPC直连的高速访问通道,目前只支持访问在线服务。 因流量限控,获取在线服务的IP和端口号次数有限制,每个主账号租户调用次数不超过2000次/分钟,每个子账号租户不超过20次/分钟。 目前仅支持自定义镜
查询算法列表 功能介绍 查询算法列表。 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 /v2/{project_id}/algorithms 表1 路径参数
DPO(Direct Preference Optimization):直接偏好优化方法,通过直接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控,不用进行强化学习,也可以准确判断和学习到使用者的偏好,最后,DPO算法还可以与其他优化算法相结合,进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward
DPO(Direct Preference Optimization):直接偏好优化方法,通过直接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控,不用进行强化学习,也可以准确判断和学习到使用者的偏好,最后,DPO算法还可以与其他优化算法相结合,进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward
使用专属资源池部署在线服务,服务状态为“运行中”。 只有专属资源池部署的服务才支持VPC直连的高速访问通道。 VPC直连的高速访问通道,目前只支持访问在线服务。 因流量限控,获取在线服务的IP和端口号次数有限制,每个主账号租户调用次数不超过2000次/分钟,每个子账号租户不超过20次/分钟。 目前仅支持自定义镜
DPO(Direct Preference Optimization):直接偏好优化方法,通过直接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控,不用进行强化学习,也可以准确判断和学习到使用者的偏好,最后,DPO算法还可以与其他优化算法相结合,进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward
Cluster资源池节点故障如何定位 故障说明和处理建议 图1 Lite池故障处理流程 对于ModelArts Lite资源池,每个节点会以DaemonSet方式部署node-agent组件,该组件会检测节点状态,并将检测结果写到K8S NodeCondtition中。同时,节点
DPO(Direct Preference Optimization):直接偏好优化方法,通过直接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控,不用进行强化学习,也可以准确判断和学习到使用者的偏好,最后,DPO算法还可以与其他优化算法相结合,进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward
创建数据处理任务版本 功能介绍 创建数据处理任务版本。 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 POST /v2/{project_id}/processor
创建Notebook实例 在开始进行模型开发前,您需要创建Notebook实例,并打开Notebook进行编码。 背景信息 Notebook使用涉及到计费,具体收费项如下: 处于“运行中”状态的Notebook,会消耗资源,产生费用。根据您选择的资源不同,收费标准不同,价格详情请
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
查询训练作业列表 示例代码 在ModelArts Notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 from modelarts.session import Session from modelarts.estimatorV2
查询数据集版本详情 功能介绍 查询数据集版本详情。 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 /v2/{project_id}/datasets/{da
(可选)本地服务器安装ModelArts SDK 如果需要在个人PC或虚拟机上使用ModelArts SDK,则需要在本地环境中安装ModelArts SDK,安装后可直接调用ModelArts SDK轻松管理数据集、创建ModelArts训练作业及创建AI应用,并将其部署为在线服务。
自定义:需要自定义K8S容器网段和K8S服务网段。 K8S容器网段:集群下容器使用的网段,决定了集群下容器的数量上限。创建后不可修改。 K8S服务网段:同一集群下容器互相访问时使用的Service资源的网段。决定了Service资源的上限。 创建后不可修改。 购买时长 - 选择购买时长。只有选择“包年/包月”计费模式时才需填写。
查询数据集的版本列表 功能介绍 查询指定数据集的版本列表。 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 /v2/{project_id}/datasets
查询处理任务详情 功能介绍 查询处理任务详情,支持查询“特征分析”任务和“数据处理”两大类任务。可通过指定路径参数“task_id”来查询某个具体任务的详情。 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。
发布ModelArts数据集中的数据版本 ModelArts在数据准备过程中,针对同一数据源的数据,对不同时间处理或标注后的数据,按照版本进行区分方便后续模型构建和开发时选择对应的数据集版本进行使用。 关于数据集版本 针对刚创建的数据集(未发布前),无数据集版本信息,必须执行发布操作后,才能应用于模型开发或训练。
mark的并发数(parallel-num参数)或动态benchmark的请求频率(request-rate参数)较高,会触发推理平台的流控,请在ModelArts Standard“在线服务”详情页修改服务流量限制。 同步请求时,平台每次请求预测的时间不能超过60秒。例如输出数