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5 表示训练轮次,根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。可根据自己要求适配 cutoff_len 4096 文本处理时的最大长度,此处为4096,用户可根据自己要求适配 dataset 指令监督微调/ppo:alpaca_en_demo rm/dpo:dpo_en_demo
5 表示训练轮次,根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。可根据自己要求适配 cutoff_len 4096 文本处理时的最大长度,此处为4096,用户可根据自己要求适配 dataset 指令监督微调/ppo:alpaca_en_demo rm/dpo:dpo_en_demo
之目的。这类特性在大型企业用户的使用场景下很常见。如果需要对委托授权的权限范围进行精确控制,参考本章节进行定制化委托授权。 本章节主要介绍如何给IAM用户下的子用户配置更细粒度的权限。 由于ModelArts的使用权限依赖OBS服务的授权,您需要为用户授予OBS的系统权限。 如果
erro*”或“query logs OR erro*”。 标签 展示服务已添加的标签。支持添加、修改、删除标签。 标签详细用法请参见ModelArts如何通过标签实现资源分组管理。 Cloud Shell 允许用户使用ModelArts控制台提供的CloudShell登录运行中在线服务实例容
5 表示训练轮次,根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。可根据自己要求适配 cutoff_len 4096 文本处理时的最大长度,此处为4096,用户可根据自己要求适配 dataset 指令监督微调/ppo:alpaca_en_demo rm/dpo:dpo_en_demo
根据置信度筛选。 slice_thickness 否 String DICOM层厚,通过层厚筛选样本。 study_date 否 String DICOM扫描时间。 time_in_video 否 String 视频中某个时间。 表5 SearchLabels 参数 是否必选 参数类型 描述 labels
placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR, default="True", description="是否使用jpeg预处理加速算子(仅支持jpeg格式数据),可加速数据读取,提升性能,默认启用。如果数据格式不是jpeg格式,开启数据清洗功能即可使用"))
TF-1.13.1-python3.6 TF-2.1.0-python3.6 PyTorch-1.4.0-python3.6 下文将介绍如何在训练中使用评估代码。对训练代码做一定的适配和修正,分为三个方面:添加输出目录、复制数据集到本地、映射数据集路径到OBS。 添加输出目录
投机小模型训练 步骤五:训练生成权重转换成可以支持vLLM推理的格式 如果需要增加模型量化功能,启动推理服务前,先参考推理模型量化章节对模型做量化处理。 启动服务与请求。此处提供vLLM服务API接口启动和OpenAI服务API接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考:https://docs
才需要带上。 train-num-samples:指定每个epoch需要训练的样本个数,不超过总样本个数。 batch-size:指定一次处理的数据batch。 epochs:指定训练的epoch个数。 训练结束后,模型输出目录为: /home/ma-user/open_clip
real-time代表在线服务,将模型部署为一个Web Service。 batch为批量服务,批量服务可对批量数据进行推理,完成数据处理后自动停止。 edge表示边缘服务,通过华为云智能边缘平台,在边缘节点将模型部署为一个Web Service,需提前在IEF(智能边缘服务)创建好节点。
目录下执行上述ma-pre-start脚本,使用该机制可以更新容器镜像内安装的Ascend RUN包,或者设置一些训练运行时额外需要的全局环境变量。 如何查看训练作业日志 在训练作业详情页,训练日志窗口提供日志预览、日志下载、日志中搜索关键字、系统日志过滤能力。 预览 系统日志窗口提供训练日
otebook、训练作业、推理在线服务)时,可以为这些任务配置标签,通过标签实现资源的多维分组管理。 标签详细用法请参见ModelArts如何通过标签实现资源分组管理。 说明: 可以在标签输入框下拉选择TMS预定义标签,也可以自己输入自定义标签。预定义标签对所有支持标签功能的服务
使用AK/SK认证时,您可以通过APIG SDK访问,也可以通过ModelArts SDK访问。使用ModelArts SDK访问参见用户AK-SK认证模式。本文档详细介绍如何通过APIG SDK访问在线服务,具体操作流程如下: 获取AK/SK 获取在线服务信息 发送预测请求 方式一:使用Python语言发送预测请求
property String 属性名。 req_uri String 批量任务中调用的推理路径。 result_type Integer 自动分组结果处理方式。可选值如下: 0:保存到OBS 1:保存到样本 samples Array of SampleLabels objects 需要进行自动标注的样本标注信息列表。
练作业,则该用户必须拥有 "modelarts:trainJob:create" 的权限才可以完成操作(无论界面操作还是API调用)。关于如何给一个用户赋权(准确讲是需要先将用户加入用户组,再面向用户组赋权),可以参考IAM的文档《权限管理》。 而ModelArts还有一个特殊的
练作业,则该用户必须拥有 "modelarts:trainJob:create" 的权限才可以完成操作(无论界面操作还是API调用)。关于如何给一个用户赋权(准确讲是需要先将用户加入用户组,再面向用户组赋权),可以参考IAM的文档《权限管理》。 而ModelArts还有一个特殊的
根据置信度筛选。 slice_thickness String DICOM层厚,通过层厚筛选样本。 study_date String DICOM扫描时间。 time_in_video String 视频中某个时间。 表5 SearchLabels 参数 参数类型 描述 labels Array
h 可选配置,如果使用消息订阅推送功能需要配置。 表14 数据管理基础委托授权 业务场景 依赖的服务 委托授权项 说明 使用数据标注、数据处理功能。 ModelArts modelarts:trainJob:create modelarts:trainJob:update mod
alo_name String 别名。 id Integer 原因ID。 reason String 原因描述。 suggestion String 处理建议。 表4 Worker 参数 参数类型 描述 create_time Long 创建时间。 description String 标注