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的OBS桶目录“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
在Notebook中添加自定义IPython Kernel 使用场景 当前Notebook默认内置的引擎环境不能满足用户诉求,用户可以新建一个conda env按需搭建自己的环境。本小节以搭建一个“python3.6.5和tensorflow1.2.0”的IPython Kernel为例进行展示。
创建数据集并进行标注的流程如下: 调用认证鉴权接口获取用户Token,在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调用创建数据集接口创建一个图像分类类型的数据集。 调用查询数据集详情接口根据数据集ID查询数据集的详情。 调用查询样本列表接口根据数据集ID获取数据集的样本详情。 调用批量更新样
和采样精度保持一致。 标注质量对于最终的模型精度有极大的影响,标注过程中尽量不要出现误标情况。 文本分类对数据集的要求 文件格式要求为txt或者csv,文件大小不能超过8MB。 以换行符作为分隔符,每行数据代表一个标注对象。 文本分类目前只支持中文。 父主题: 准备数据
16:30:30间产生费用 包年/包月:2023/04/18 16:30:30 约束限制 专属资源池计费模式为“按需计费”。 只有订购实例状态是“使用中”的资源才能变更资费。 计费模式变更只支持以专属资源池为粒度进行整体变更,不支持以规格为粒度进行部分变更。 一个专属资源池的所有节点,必须为
ma-job submit命令需要指定一个位置参数YAML_FILE表示作业的配置文件路径,如果不指定该参数,则表示配置文件为空。配置文件是一个YAML格式的文件,里面的参数就是命令的option参数。此外,如果用户在命令行中同时指定YAML_FILE配置文件和option参数,命令行中
create_dir=False))) # 指定metric的输出路径,相关指标信息由作业脚本代码根据指定的数据格式自行输出(示例中需要将metric信息输出到训练输出目录下的metrics.json文件中) ], spec=wf.steps.JobSpec( resource=wf
单节点功能,如训练、推理等在ModelArts相应服务中调试通过。 根据节点功能选择相应的代码模板,进行内容的补充。 根据DAG结构编排节点,完成Workflow的编写。 导入Workflow Data包 在编写Workflow过程中,相关对象都通过Workflow包进行导入,梳理如下:
不填默认使用name的值。 否 str description 描述信息。 否 str create_dir 表示是否自动创建目录,默认为“False”。 否 bool with_execution_id 表示创建目录时是否拼接execution_id,默认为“False”。该字段只有在create
test-benchmark 修改yaml文件参数中model_name_or_path、dataset_dir和dataset或eval_dataset参数配置,修改代码目录下accuracy_cfgs.yaml或performance_cfgs.yaml文件内容,参数详解可参考表1。 # 默认参数;根据自己实际要求修改
能力,和高度自动化的参数配置机制,使得模型优化过程不再依赖于手动尝试,显著缩短了从模型开发到部署的周期,确保了模型在各类应用场景下的高性能表现,让客户能够更加聚焦于业务逻辑与创新应用的设计。 资源易获取,按需收费,按需扩缩,支撑故障快恢与断点续训 企业在具体使用大模型接入企业应用
图3 告警条件设置 设置告警通知,单击“立即创建”。 “告警方式”:选择“直接告警” “行动规则”:开启开关,选择已创建的行动规则。如果现有列表中的告警行动规则无法满足需要,可单击“新建告警行动规则”添加,详细操作请参考创建告警行动规则。 “告警恢复通知”:开启开关 图4 设置告警通知