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辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令,并在Notebook环境中运行执行。本代码中有许多环境变量的设置,在下面的指导步骤中,会展开进行详细的解释。 如果用户希望自定义参数进行训练,可直接编辑对应模型的训练脚本
目录“obs_dir”,该目录用于后续配置的脚本中。 图2 租户名ID和IAM用户名ID 准备日志收集上传脚本。 修改以下脚本中NpuLogCollection的参数,将ak、sk、obs_dir替换为前面步骤中获取到的值,然后把该脚本上传到要收集NPU日志的节点上。 import
及 llama3,其中llama1、2及chat都填写llama model_name:模型地址 data_path:预训练数据集地址 即一中生成的文件地址 seed:生成训练data所使用的seed(此处42为开源训练设定参数) max_length:模型的max_length dtype:为模型dtype
及 llama3,其中llama1、2及chat都填写llama model_name:模型地址 data_path:预训练数据集地址 即一中生成的文件地址 seed:生成训练data所使用的seed(此处42为开源训练设定参数) max_length:模型的max_length dtype:为模型dtype
onnxruntime diffusers==0.11.1 下载git lfs,用于下载git仓中的大文件。 由于欧拉源上没有git-lfs包,所以需要从压缩包中解压使用,在浏览器中输入如下地址下载git-lfs压缩包并上传到服务器的/home目录。 https://github
Session # 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全; # 本示例以password保存在环境变量中来实现身份验证为例,运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_SDK_PASSWORD。
otebook。 部署推理服务 在Notebook调试环境中部署推理服务 介绍如何在Notebook中配置NPU环境,部署并启动推理服务,完成精度测试和性能测试。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用,部署并启动推理服务,在线预测在线服务。 父主题: 主流开源大模
1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh 中的具体python指令运行。本代码中有许多环境变量的设置,在下面的指导步骤中,会展开进行详细的解释。 若用户希望自定义参数进行训练,可直接编辑对应模型的训练脚本,可编辑参数以及详细介绍如下。以 llama2-70b
1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh 中的具体python指令运行。本代码中有许多环境变量的设置,在下面的指导步骤中,会展开进行详细的解释。 如果用户希望自定义参数进行训练,可直接编辑对应模型的训练脚本,可编辑参数以及详细介绍如下。以下参数
StepExecution 参数 是否必选 参数类型 描述 step_name 否 String 节点的名称,在一个DAG中唯一,1到64位只包含中英文,数字,空格,下划线(_)和中划线(-),并且以中英文开头。 duration 否 Integer Execution执行的运行时长。 type
获取训练作业日志的文件名 功能介绍 获取训练作业日志的文件名。 URI GET /v1/{project_id}/training-jobs/{job_id}/versions/{version_id}/log/file-names 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选
n\python**\lib\site-packages\pip (python *.*) 在Windows环境中,如果提示“不是内部或外部命令”,请您在“环境变量”中设置“Path”,增加Python和pip的安装路径,具体步骤如下。pip的安装路径一般为Python所在目录的Scripts文件夹。
文件将保存在这个目录下 logging_steps 2 用于指定模型训练过程中,多少步输出一次日志。日志包括了训练进度、学习率、损失值等信息。建议设置 save_steps 5000 指定模型训练过程中,每多少步保存一次模型。保存的模型可以用于后续的训练或推理任务 plot_loss
启动推理服务 配置需要使用的NPU卡为容器中的第几张卡。例如:实际使用的是容器中第1张卡,此处填写“0”。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0 如果启动服务需要使用多张卡,则按容器中的卡号依次编排。例如:实际使用的是容器中第1张和第2张卡,此处填写为“0,1”,以此类推。
WorkflowStep 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String Workflow工作流节点的名称,在一个DAG中唯一,1到64位只包含中英文,数字,空格,下划线(_)和中划线(-),并且以中英文开头。 type 否 String 节点的类型,枚举值如下: job 训练 labeling
选择构建模型使用的AI开发框架。 任务类型 选择模型支持的任务类型,不同任务类型支持的AI Gallery工具链服务请参见表2。 文本问答:从给定文本中检索问题的答案,适用于从文档中搜索答案的场景。 文本生成:基于给定文本进行续写,生成新的文本。 其他类型:基于实际场景选择合适的任务类型。 说明: 如果模
文件将保存在这个目录下 logging_steps 2 用于指定模型训练过程中,多少步输出一次日志。日志包括了训练进度、学习率、损失值等信息。建议设置 save_steps 5000 指定模型训练过程中,每多少步保存一次模型。保存的模型可以用于后续的训练或推理任务 plot_loss
“algorithm”的“inputs”和“outputs”填写训练作业输入输出管道的具体信息。实例中“inputs”中“remote”下的“obs_url”表示从OBS桶中选择训练数据的OBS路径。实例中“outputs”中“remote”下的“obs_url”表示上传训练输出至指定OBS路径。 “s
据校验,否则只进行数据去重。 输入要求 算子输入分为两种,“数据集”或“OBS目录”。 选择“数据集”,请从下拉框中选择ModelArts中管理的数据集及其版本。要求数据集类型与您在本任务中选择的场景类别一致。 选择“OBS目录”,存放结构又分两种情况,“仅包含图片”或“包含图片和标注信息”。
查询数据集导出任务列表 功能介绍 分页查询数据集导出任务列表。 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}/datase