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计算过程如下: 创建自动学习项目时,无法直接选择专属资源池。可在项目创建成功后,进入自动学习详情页,然后单击右上角“配置”,在“Workflow配置 > 资源配置”中,选择使用专属资源池。 存储费用:自动学习作业的数据通过对象存储服务(OBS)上传或导出,存储计费按照OBS的计费规则。
k进行代码调试、使用Notebook进行代码调试相同)。 创建训练任务 登录ModelArts管理控制台,检查当前账号是否已完成访问授权的配置。如未完成,请参考使用委托授权。针对之前使用访问密钥授权的用户,建议清空授权,然后使用委托进行授权。 在左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”,默认进入“训练作业”列表。
ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包,面向有AI基础的开发者,提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能,包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和模型部署流程。 约束限制 套餐包在购买和使用时的限制如下: 套餐包和购买时选定的区域绑定,套餐包只能使用于购买时选定
训练的数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的LoRA微调为例,执行脚本为0_pl_lora_70b.sh和0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。
Turbo功能,则需要配置ModelArts和SFS Turbo间网络直通,以及配置ModelArts网络关联SFS Turbo。 如果ModelArts网络关联SFS Turbo失败,则需要授权ModelArts云服务使用SFS Turbo,具体操作请参见配置ModelArts和SFS
数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置 以llama2-70b和llama2-13b预训练为例,执行脚本为0_pl_pretrain_70b.sh 和0_pl_pretrain_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。
训练的数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的LoRA微调为例,执行脚本为0_pl_lora_70b.sh和0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。
Turbo功能,则需要配置ModelArts和SFS Turbo间网络直通,以及配置ModelArts网络关联SFS Turbo。 如果ModelArts网络关联SFS Turbo失败,则需要授权ModelArts云服务使用SFS Turbo,具体操作请参见配置ModelArts和SFS
OBS服务操作权限。 请参考OBS权限管理,为当前IAM用户配置“作用范围”为“全局级服务”的“Tenant Administrator”策略,即拥有OBS服务所有操作权限。 如果需要限制此IAM用户操作,仅为此用户配置OBS相关的最小化权限项,具体操作请参见创建ModelArts自定义策略。
1版本之前可能出现的调优不生效的场景,建议您直接使用MindSpore Lite Convertor2.1及以后的版本。配置文件指定选项进行AOE调优。使用转换工具配置config参数,具体如下所示,其中“subgraph tuning”表示子图调优,“operator tuning”表示算子调优。
Notebook开发环境与华为云大数据服务DLI中的Spark引擎相连接,让数据工程师能便捷地使用Notebook进行大数据开发,以及如何在DataArts Studio服务配置Notebook文件定时调度任务。 白名单
configuration中选择Python File,其他语言操作类似。如下图所示: 步骤三:编辑launch.json,增加justMyCode": false配置,如下所示。 { "version": "0.2.0", "configurations":
在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题: OBS操作相关故障
选择性添加,在接口中使用的模型名;如果没有配置,则默认为tokenizer。 --num-scheduler-steps: 服务启动时如果配置了--num-scheduler-steps和--multi-step-stream-outputs=false,则需配置此参数与服务启动时--num-scheduler-steps一致。
选择性添加,在接口中使用的模型名;如果没有配置,则默认为tokenizer。 --num-scheduler-steps: 服务启动时如果配置了--num-scheduler-steps和--multi-step-stream-outputs=false,则需配置此参数与服务启动时--num-scheduler-steps一致。
资源管理 查询OS的配置参数 查询插件模板 查询节点列表 批量删除节点 批量重启节点 查询事件列表 创建网络资源 查询网络资源列表 查询网络资源 删除网络资源 更新网络资源 查询资源实时利用率 创建资源池 查询资源池列表 查询资源池 删除资源池 更新资源池 资源池监控 资源池统计
在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题: 业务代码问题
预置工作流生成指定场景模型,无需深究底层模型开发细节。ModelArts PRO底层依托ModelArts平台提供数据标注、模型训练、模型部署等能力。也可以理解为增强版的自动学习,提供行业AI定制化开发套件,沉淀行业知识,让开发者聚焦自身业务。 父主题: Standard自动学习
description String Workflow工作流配置参数的描述。 example Object Workflow工作流配置参数的样例。 delay Boolean 是否为延迟输入的参数,默认为否。 default Object 配置参数的默认值。 value Object 参数值。
数据校验:对您的数据集的数据进行校验,是否存在数据异常。 预测分析:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应的模型。 模型注册:将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署:将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页,您可以通过搜索框,根据自动学习的属性类型(项目名称)快速搜索过滤到相应的工作流,可节省您的时间。