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在ModelArts中导入模型对于镜像大小有什么限制? ModelArts部署使用的是容器化部署,容器运行时有空间大小限制,当用户的模型文件或者其他自定义文件,系统文件超过容器引擎空间大小时,会提示镜像内空间不足。 当前,公共资源池容器引擎空间的大小最大支持50G,专属资源池容器引擎空间的默认为50G
名称或所在目录,导入文件的列数需与数据集schema一致。MRS的详细功能说明,请参考MRS用户指南。 图1 从MRS导入数据 集群名称:系统自动将当前账号下的MRS集群展现在此列表中,但是流式集群不支持导入操作。请在下拉框中选择您所需的集群。 文件路径:根据选择的集群,输入对应的文件路径,此文件路径为HDFS路径。
购买DevServer资源时如果无可选资源规格,需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 SSH登录机器后,检查NP
nci7。 -v ${dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的大文件系统,dir为宿主机中文件目录,${container_work_dir}为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂载到/
1:8080/${推理服务的请求路径} 推理部署示例 本节将详细说明以自定义引擎方式创建模型的步骤。 创建模型并查看模型详情 登录ModelArts管理控制台,进入“模型管理”页面中,单击“创建模型”,进入模型创建页面,设置相关参数如下: 元模型来源:选择“从对象存储服务(OBS)中选择”。 选择元模型:从OBS中选择一个模型包。
前ModelArts支持的所有分析指标请参见支持分析指标及其说明。 数据特征分析 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“资产管理>数据集”,进入“数据集”管理页面。 选择对应的数据集,单击操作列的“更多 > 数据特征”,进入数据集概览页的数据特征页面。 您也可以在
set_default_dtype(torch.bfloat16) os.makedirs(bf16_path, exist_ok=True) model_index_file = os.path.join(fp8_path, "model.safetensors
model目录下放置label.json文件,此处读取 dir_path = os.path.dirname(os.path.realpath(self.model_path)) with open(os.path.join(dir_path, 'label.json')) as f:
本文旨在指导客户将已有的推理业务迁移到昇腾设备上运行(单机单卡、单机多卡),并获得更好的推理性能收益。 ModelArts针对上述使用场景,在给出系统化推理业务昇腾迁移方案的基础上,提供了即开即用的云上集成开发环境,包含迁移所需要的算力资源和工具链,以及具体的Notebook代码运行示例
码。 import pandas as pd import moxing as mox mox.file.shift('os', 'mox') # 将os的open操作替换为mox.file.File适配OBS路径的操作 param = {'encoding': 'utf-8'}
04-x86_64-roma-20220309171256-40adcc1 镜像构建时间:20220309171256 (yyyy-mm-dd-hh-mm-ss) 镜像系统版本:Ubuntu 18.04.4 LTS cuda:10.2.89 cudnn:7.6.5.32 Python解释器路径及版本:/hom
过程,也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习:在未加标签的数据中,试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习:智能系统从环境到行为映射的学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大。 回归 回归反映的是数据属性值在时间上的特征,产生一个将数据项映射到一个实值预
在Linux上安装配置Grafana 适用场景 本章节适用于在Linux操作系统的PC中安装配置Grafana。 前提条件 一台可访问外网的Ubuntu服务器。如果没有请具备以下条件: 准备一台ECS服务器(建议规格选8U或者以上,镜像选择Ubuntu,建议选择22.04版本,本
和类型)需与数据集一致,支持自动获取所选择表的schema。DLI的详细功能说明,请参考DLI用户指南。 图1 DLI导入数据 队列名称:系统自动将当前账号下的DLI队列展现在列表中,用户可以在下拉框中选择需要的队列。 数据库名称:根据选择的队列展现所有的数据库,请在下拉框中选择您所需的数据库。
上,这样会导致下载数据很慢。 在训练作业中,使用如下代码进行“.tar”包解压: import moxing as mox import os mox.file.copy_parallel("obs://donotdel-modelarts-test/AI/data/PyTorch-1
nci7。 -v ${dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的大文件系统,dir为宿主机中文件目录,${container_work_dir}为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂载到/
同一个自动学习项目可以训练多次,每次训练会注册一个新的模型一个版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”,下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后,再执行模型部署的操作。 评估结果说明 根据训练数据类的不同评估结果会包含不同的指标。 离散值评估结果 包含评估指
URL、Function calling等信息。 表1 配置说明 配置项 说明 模型名称 MaaS服务调用界面显示的模型名称。 API Key MaaS鉴权管理界面中创建的API Key。具体操作,请参见步骤一:获取API Key。 API Endpoint URL 服务调用界面中MaaS服务的基
对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令,即指令为 instruction\ninput。 output:生成的指令的答案。 system:系统提示词,用来为整个对话设定场景或提供指导原则。 history: 一个列表,包含之前轮次的对话记录,每一对都是用户消息和模型回复。这有助于保持对话的一致性和连贯性。
X86上运行。 - 当前使用的操作系统及版本 当前推理业务的操作系统及版本,如:Ubuntu 22.04。 是否使用容器化运行业务,以及容器中OS版本,HostOS中是否有业务软件以及HostOS的类型和版本。 需要评估是否愿意迁移到华为云的通用OS。 - AI引擎及版本 当前引