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sh # 系列模型共同调用的多功能的脚本 |── install.sh # 环境部署脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本,在install.sh里面自动构建
语音起止点标签专用内置属性:语音来源(例如说话人/旁白等)。 @modelarts:start_index Integer 命名实体标签专用内置属性:文本的起始位置,值从0开始,包括start_index所指的字符。 @modelarts:start_time String 语音起止点标签专用内置属性:语音的起始时间,格式“hh:mm:ss
语音起止点标签专用内置属性:语音来源(例如说话人/旁白等)。 @modelarts:start_index Integer 命名实体标签专用内置属性:文本的起始位置,值从0开始,包括start_index所指的字符。 @modelarts:start_time String 语音起止点标签专用内置属性:语音的起始时间,格式“hh:mm:ss
--backend:服务类型,支持tgi、vllm、mindspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host ${docker_ip}:服务部署的IP,${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port:推理服务端口8080。 --tokenizer:tokeniz
allowed_access_ips Array of strings 允许通过SSH协议访问Notebook的公网IP地址白名单列表,默认都可以访问。当配置指定IP后,则仅允许IP所在的客户端实现对Notebook的访问。 dev_service String 支持的服务,枚举值如下: NOT
体请参见创建文件系统的“安全组”参数。Cloud Shell功能的操作指导请参见使用CloudShell登录训练容器。 是,则修改安全组的配置,具体操作请参见修改安全组规则。 否,则继续下一步。 确认SFS Turbo是否存在异常。 新建一个和SFS Turbo在同一个网段的ECS,用ECS去挂载SFS
sh # 系列模型共同调用的多功能的脚本 |── install.sh # 环境部署脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本,在install.sh里面自动构建
语音起止点标签专用内置属性:语音来源(例如说话人/旁白等)。 @modelarts:start_index Integer 命名实体标签专用内置属性:文本的起始位置,值从0开始,包括start_index所指的字符。 @modelarts:start_time String 语音起止点标签专用内置属性:语音的起始时间,格式“hh:mm:ss
语音起止点标签专用内置属性:语音来源(例如说话人/旁白等)。 @modelarts:start_index 否 Integer 命名实体标签专用内置属性:文本的起始位置,值从0开始,包括start_index所指的字符。 @modelarts:start_time 否 String 语音起止点标签专用内置属性:语音的起始时间,格式“hh:mm:ss
语音起止点标签专用内置属性:语音来源(例如说话人/旁白等)。 @modelarts:start_index Integer 命名实体标签专用内置属性:文本的起始位置,值从0开始,包括start_index所指的字符。 @modelarts:start_time String 语音起止点标签专用内置属性:语音的起始时间,格式“hh:mm:ss
可视化作业的日志存储路径。 job_id Long 可视化作业的ID。 resource_id String 可视化作业的计费资源ID。 请求示例 如下以查询正在部署中的作业,按递增排序,显示第1页前10个可视化作业为例。 GET https://endpoint/v1/{project_id}/visualization-jobs
ASCEND service_type String 镜像支持服务类型。枚举值如下: COMMON:通用镜像。 INFERENCE: 建议仅在推理部署场景使用。 TRAIN: 建议仅在训练任务场景使用。 DEV: 建议仅在开发调测场景使用。 UNKNOWN: 未明确设置的镜像支持的服务类型。
ASCEND service_type String 镜像支持服务类型。枚举值如下: COMMON:通用镜像。 INFERENCE: 建议仅在推理部署场景使用。 TRAIN: 建议仅在训练任务场景使用。 DEV: 建议仅在开发调测场景使用。 UNKNOWN: 未明确设置的镜像支持的服务类型。
存储的是节点名称;此时if_then_steps中的step跳过不执行。 使用案例 根据需求参考简单示例或进阶示例。 简单示例 通过参数配置实现 import modelarts.workflow as wf left_value = wf.Placeholder(name="left_value"
AscendCloud-3rdLLM-6.3.904-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码、推理部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见代码目录介绍。 AscendSpeed是用于模型并行计算的框架,其中包含了许多模型的输入处理方法。
ckpoint信息初始化训练状态即可。用户需要在代码里加上reload ckpt的代码,使能读取前一次训练保存的预训练模型。 原有训练参数配置表1断点续训练中新加MODEL_PATH参数,并修改TRAIN_ITERS参数值。 表1 断点续训练修改参数 参数 参考值 参数说明 CKPT_LOAD_DIR
/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ 修改断点续训练参数。断点续训前,需要在原有训练参数配置表1中新加“MODEL_PATH”参数,并修改“TRAIN_ITERS”参数和“RUN_TYPE”参数。 表1 断点续训练修改参数 参数 示例值
None 服务介绍 ModelArts产品 产品介绍 03:19 了解什么是ModelArts ModelArts自动学习 视频介绍 02:59 ModelArts自动学习简介 ModelArts CodeLab 视频介绍 04:16 ModelArts CodeLab介绍 JupyterLab
当数据集使用完成或不再使用时,调用删除数据集接口删除数据集。 前提条件 已获取IAM的EndPoint和ModelArts的EndPoint。 确认服务的部署区域,获取项目名称和ID、获取帐号名和ID和获取用户名和ID。 已经准备好数据源,例如存放在OBS的“/test-obs/classify
total_sample_count Integer 数据集样本总数。 total_sub_sample_count Integer 由父样本所产生的子样本总数,比如:从视频标注数据集中抽取的关键帧图片总数就是子样本总数。 unconfirmed_sample_count Integer 智能标注待确认的标注样本数。