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9表示保留百分之90的原数据。 n_clusters auto auto 数据样本的种类数,默认为auto,即按照目录中图片个数取类别总数,可指定具体类别数,如 4 do_validation 否 True 是否进行数据校验,可填True或者False。表示数据去冗余前需要进行数据校验,否则只进行数据去重。
在左上角的服务列表中,选择ModelArts服务,进入ModelArts管理控制台。 在ModelArts管理控制台,可正常创建Notebook、训练作业、注册镜像。 验证SFS权限。 在左上角的服务列表中,选择SFS服务,进入SFS管理控制台。 在SFS管理控制台,在SFS Turbo中单击右上
name="model_registration", # 模型注册节点的名称,命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线(_)、中划线(-),并且只能以英文字母开头,长度限制为64字符),一个Workflow里的两个step名称不能重复 title="模型注册", # 标题信息 inputs=wf
910-xxx.zip文件,获取路径参见表1。 unzip AscendCloud-AIGC-6.3.910-xxx.zip 解压后,进到指定目录: cd multimodal_algorithm/LLaMA-VID/ 执行安装脚本: bash llama_vid_install
3.911-xxx.zip文件,获取路径参见表1。 unzip AscendCloud-CV-6.3.911-*.zip #解压后,进到指定目录 cd Paraformer/paraformer_infer/torch_npu #安装三方库 pip install funasr==1
Standard训练中实现断点续训练或增量训练,建议使用“训练输出”功能。 在创建训练作业时,设置训练“输出”参数为“train_url”,在指定的训练输出的数据存储位置中保存Checkpoint,且“预下载至本地目录”选择“下载”。选择预下载至本地目录时,系统在训练作业启动前,自动
limit 否 Integer 指定每一页返回的最大条目数,取值范围[1,100],默认为10。 low_score 否 String 置信度下界,默认为0。 offset 否 Integer 分页列表的起始页,默认为0。 order 否 String 指定查询的排序顺序。可选值如下:
json 方法二:使用generate_dataset.py脚本生成数据集方法: 客户通过业务数据,在generate_dataset.py脚本,指定输入输出长度的均值和标准差,生成一定数量的正态分布的数据。具体操作命令如下,可以根据参数说明修改参数。 cd benchmark_tools
steps=[job_step], storages=[output_storage] ) # 工作流默认创建在default工作空间下,可以通过以下方式指定工作流归属的空间 # workflow = wf.Workflow( # name="image-classification-ResNeSt"
ame/obs_file.txt', 'obs://bucket_name/obs_file_2.txt') 移动和复制操作不可以跨桶,必须在同一个桶内操作。 从OBS移动到本地,例如将“obs://bucket_name/obs_file.txt”移动到“/tmp/obs_file
npu_scaled_masked_softmax 需要注意的,atten_mask和atten_scores张量最后一维的取值范围为32-8192,且必须为32的整数倍。 torch原生代码示例如下: import torch x = torch.randn([64, 8, 128, 256])
在ModelArts训练中实现增量训练,建议使用“训练输出”功能。 在创建训练作业时,设置训练“输出”参数为“train_url”,在指定的训练输出的数据存储位置中保存Checkpoint,且“预下载至本地目录”选择“下载”。选择预下载至本地目录时,系统在训练作业启动前,自动
Ascend资源能够正常使用,需要配置好对应的驱动。如果在购买资源池时,没配置自定义驱动,默认驱动不满足业务要求,可通过本章节将驱动升级到指定版本。 5 (可选)配置镜像预热 Lite Cluster资源池支持镜像预热功能,镜像预热可实现将镜像提前在资源池节点上拉取好,在推理及大规模分布式训练时有效缩短镜像拉取时间。
签。在深度学习领域,增强有重要的意义,能提升模型的泛化能力,增加抗扰动的能力。数据扩增过程不会改动原始数据,扩增后的图片或xml文件保存在指定的输出路径下。 ModelArts提供以下数据扩增算子: 表1 数据扩增算子介绍 算子 算子说明 高级 AddNoise 添加噪声,模拟常
a_data.json 使用generate_datasets.py脚本生成数据集方法: generate_datasets.py脚本通过指定输入输出长度的均值和标准差,生成一定数量的正态分布的数据。具体操作命令如下,可以根据参数说明修改参数。 cd benchmark_tools
本文针对单卡的情形给出基于ptdbg-ascend精度对比工具的精度排查过程。 loss曲线对比 训练结束后,在output_dir参数指定目录下会输出trainer_state.json文件,该文件保存了训练过程loss以及learning_rate的Log信息。 将GPU设备训练输出的trainer_state
200:声音分类 201:语音内容 202:语音分割 400:表格数据集 600:视频标注 900:自由格式 limit 否 Integer 指定每一页返回的最大条目数,取值范围[1,100],默认为10。 locale 否 String 语言。可选值如下: zh-cn:中文 en-us:英文(默认值)
想要查看的数据。 支持的筛选条件如下所示,您可以设置一个或多个选项进行筛选。 难例集:难例或非难例。 标签:您可以选择全部标签,或者基于您指定的标签,选中其中一个或多个。 文件名或目录:根据文件名称或者文件存储目录筛选。 标注人:选择执行标注操作的账号名称。 样本属性:表示自动分
数据集输出路径类型,当前仅支持OBS,默认为0。 否 int import_config 标签导入的相关配置,默认为None,当基于已标注的数据创建数据集时,可指定该字段导入相关标注信息。 否 ImportConfig 表5 Importconfig 属性 描述 是否必填 数据类型 import_annotations
a_data.json 使用generate_datasets.py脚本生成数据集方法: generate_datasets.py脚本通过指定输入输出长度的均值和标准差,生成一定数量的正态分布的数据。具体操作命令如下,可以根据参数说明修改参数。 cd benchmark_tools