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Standard场景下选择“ModelArts Standard(标准版)”。 “ModelArts Lite Elastic Cluster(原生接口)”用于ModelArts Lite Cluster场景,相关资料请见《ModelArts Lite Cluster用户指南》。该参数仅在贵阳一区域显示。
首先给出单个节点训练的config.yaml文件模板,用于配置pod。而在训练中,需要按照参数说明修改${}中的参数值。该模板使用SFS Turbo挂载方案。 apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: configmap1980-vcjob
首先给出单个节点训练的config.yaml文件模板,用于配置pod。而在训练中,需要按照参数说明修改${}中的参数值。该模板使用SFS Turbo挂载方案。 apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: configmap1980-vcjob
首先给出单个节点训练的config.yaml文件模板,用于配置pod。而在训练中,需要按照参数说明修改${}中的参数值。该模板使用SFS Turbo挂载方案。 apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: configmap1980-vcjob
├──start.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 相关文档
首先给出单个节点训练的config.yaml文件模板,用于配置pod。而在训练中,需要按照参数说明修改${}中的参数值。该模板使用SFS Turbo挂载方案。 apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: configmap1980-vcjob
可能原因是用户使用的启动脚本为旧版本的run_train.sh,脚本里面有某些环境变量在新版本下发的作业中并不存在这些环境变量导致。 可能原因是使用Python file接口并发读写同一文件。 处理方法 对挂载盘的数据加权限,可以改为与训练容器内相同的用户组(1000),假如/nas盘是挂载路径,执行如下代码。
├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 相关文档
customer",表示资源池对应订单已取消,取消原因可能为超时未支付、用户自主取消,需重新购买。 其他错误 可通过F12查看浏览器请求信息,选择标红的pools接口,查看响应里的详细报错信息,如下图所示。通过错误提示修正输入参数后再次提交订单。 图8 报错信息 如CCE集群不可用,请检查CCE集群版本和状态。报错信息如下:
据标注”页签中添加图片并进行标注,重新进行模型训练及模型部署。预测结果中的参数说明请参见表1。如果您对模型预测结果满意,可根据界面提示调用接口访问在线服务。 目前只支持jpg、jpeg、bmp、png格式的图片。 图2 预测结果 表1 预测结果中的参数说明 参数 说明 predicted_label
”区域输出测试结果。如模型准确率不满足预期,可在“数据标注”页签,重新进行模型训练及模型部署。如果您对模型预测结果满意,可根据界面提示调用接口访问在线服务。 输入代码:其中预测分析要求数据集中数据的预测列名称为class,否则会导致预测失败。 { "data": {
据标注”页签中添加音频并进行标注,重新进行模型训练及模型部署。预测结果中的参数说明请参见表1。如果您对模型预测结果满意,可根据界面提示调用接口访问在线服务。 表1 预测结果中的参数说明 参数 说明 predicted_label 该段音频的预测类别。 score 预测为此类别的置信度。
据标注”页签中添加图片并进行标注,重新进行模型训练及模型部署。预测结果中的参数说明请参见表1。如果您对模型预测结果满意,可根据界面提示调用接口访问在线服务。 目前只支持jpg、jpeg、bmp、png格式的图片。 表1 预测结果中的参数说明 参数 说明 detection_classes
据标注”页签中添加数据并进行标注,重新进行模型训练及模型部署。预测结果中的参数说明请参见表1。如果您对模型预测结果满意,可根据界面提示调用接口访问在线服务。 表1 预测结果中的参数说明 参数 说明 predicted_label 该段文本的预测类别。 score 预测为此类别的置信度。
分析错误时:训练镜像先看日志,推理镜像先看API的返回。 可以通过命令查看容器输出到stdout的所有日志: docker logs -f 39c9ceedb1f6 一般在做推理镜像时,部分日志是直接存储在容器内部的,所以需要进入容器看日志。注意:重点对应日志中是否有ERROR(包括,容器启动时、API执行时)。
├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 相关文档
uster资源池的购买后,您即可对资源进行配置,并将数据上传至存储云服务中。当您需要使用集群资源时,可以使用kubectl工具或k8s API来下发作业。此外,ModelArts还提供了扩缩容、驱动升级等功能,方便您对集群资源进行管理。 图2 使用流程 推荐您根据以下使用流程对Lite
由于用户本地开发的代码需要上传至ModelArts后台,训练代码中涉及到依赖文件的路径时,用户设置有误的场景较多。 推荐通用的解决方案:使用os接口得到依赖文件的绝对路径,避免报错。 示例: |---project_root #代码根目录 |---BootfileDirectory
greet_btn.click( fn=greet, inputs=name, outputs=output, api_name="greet", queue=False) // AI Gallery不支持应用将事件放入队列中,必须将queue设置为false。
├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 相关文档