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) # 算法超参的值使用Placeholder对象来表示,支持int, bool, float, str四种类型 ] ), # 训练使用的算法对象,示例中使用AIGallery订阅的算法;部分算法超参的值如果无需修改,则在para
订阅使用 查找和收藏资产 订阅免费算法 订阅免费模型 下载数据 使用Notebook代码样例 使用镜像 使用AI案例 订阅Workflow 父主题: AI Gallery(旧版)
tmp label_map.pbtxt.”。 如果使用的是AI Gallery订阅的算法,建议先检查数据的标签是否有问题。 如果使用的是物体检测类算法,建议检查数据的label框是否为非矩形。 物体检测类算法仅支持矩形label框。 查看训练作业的“日志”,出现报错“RuntimeError:
仅专属资源池支持使用Cloud Shell登录训练容器,且训练作业必须处于“运行中”状态。 在训练管理的“创建算法”页面,来源于AI Gallery中订阅的算法不支持另存为新算法。 训练作业卡死检测目前仅支持资源类型为GPU的训练作业。 仅使用新版专属资源池训练时才支持设置训练作业优
文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建LoRA微调训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入: cd
建议先在开发环境中调试完成训练代码后再创建生产训练作业。 创建Notebook实例 训练模型 准备算法 创建训练作业前需要先准备算法,可以订阅AI Gallery中的算法,也可以使用用户自己的算法。 准备算法 创建训练作业 创建一个训练作业,选择可用的数据集版本,并使用前面编写完成的训练脚本。
对于AI Gallery收集的用户个人信息中的敏感信息,如用户邮箱和手机号,AI Gallery在数据库中做了加密处理。其中,加密算法采用了国际通用的AES算法。 传输中的数据保护 在ModelArts中导入模型时,支持用户自己选择HTTP和HTTPS两种传输协议,为保证数据传输的安全
Standard模型训练 使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 基于ModelArts Standard运行GPU训练作业
数据分析 数据集创建完成后,可以基于图片各项特征,如模糊度、亮度等进行分析,帮助用户更好的分析数据集的数据质量,判断数据集是否满足自己的算法和模型要求。 创建特征分析任务 在执行特征分析前,需先发布一个数据集版本。在“数据集概览”页单击右上角的“发布”,为数据集发布一个新版本。
多机多卡 线下容器镜像构建及调试 上传数据至OBS(首次使用时需要) 上传算法至SFS 创建训练任务 父主题: 调试与训练
nizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建预训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入: cd
件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建SFT全参微调训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入: cd
单机多卡 准备镜像 上传数据和算法至SFS(首次使用时需要) 使用Notebook进行代码调试 创建训练任务 父主题: 调试与训练
单机单卡 线下容器镜像构建及调试 上传镜像 上传数据和算法至OBS(首次使用时需要) 使用Notebook进行代码调试 创建训练任务 监控资源 父主题: 调试与训练
件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建SFT全参微调训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入: cd
size)流水线模型并行策略,具体详细参数配置如表2所示。 Step2 创建LoRA微调训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入: cd
历史待下线案例 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 使用ModelArts PyCharm插件调试训练ResNet50图像分类模型 示例:从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练(Pytorch+CPU/GPU) 示例:从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练(MPI+CPU/GPU)
请求超时返回Timeout 自定义镜像导入模型部署上线调用API报错 在线服务预测报错DL.0105 时序预测-time_series_v2算法部署在线服务预测报错 父主题: 推理部署
load_balancer_policy 否 String 只支持在线同步服务设置后端elb转发策略,枚举值:ROUND_ROBIN(加权轮询算法),LEAST_CONNECTIONS(加权最少连接),SOURCE_IP(源ip算法) 表4 Schedule 参数 是否必选 参数类型 描述 duration
task_version_id String 数据处理任务的版本ID。 template TemplateParam object 算法模板,如算法ID和参数等。 unmodified_sample_count Integer 处理后无修改的图片数量。 update_time Long