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准备文本分类数据 使用ModelArts自动学习构建模型时,您需要将数据上传至对象存储服务(OBS)中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。 数据集要求 文件格式要求为txt或者csv,文件大小不能超过8MB。 以换行符作为分隔符,每行数据代表一个标注对象。 文本分类目前只支持中文。
使用TMS标签实现资源分组管理 ModelArts支持对接标签管理服务TMS,在ModelArts中创建资源消耗性任务时,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。 ModelArts支持配置标签的任务有:创建训练作业任务、创建Notebook、创建推理在线服务、创建ModelArts
委托授权ModelArts云服务使用SFS Turbo 本章节介绍如何配置ModelArts委托权限,允许用户使用专属资源池的网络中的“关联sfsturbo”和“解除关联”功能。 当用户新增委托并授权操作SFS Turbo时,请参考新增委托授权操作SFS Turbo。 当用户为已有的委托新增权限,授权操作SFS
配置ModelArts委托授权 对于所有用户(包括个人用户),需要完成ModelArts委托授权才能使用MaaS服务,否则会造成您的操作出现不可预期的错误。 如果您是个人用户,则不需要考虑细粒度权限问题,完成ModelArts委托授权即可使用ModelArts的所有权限。 Mod
部署图像分类服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务,并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后,可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行节点”页面中,待服务部署节点的状态变为“等待输入”时,双击“服务部署”进入配置详情页,完成资源的参数配置操作。
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
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准备工作 在定位精度问题之前,首先需要排除训练脚本及参数配置等差异的干扰。目前大部分精度无法对齐的问题都是由于模型超参数、Python三方库版本、模型源码等与标杆环境(GPU/CPU)设置的不一致导致,为了在定位过程中少走弯路,需要在定位前先对训练环境及代码做有效排查。此外,问题
标注图像分类数据 由于模型训练过程需要大量有标签的图片数据,因此在模型训练之前需对没有标签的图片添加标签。通过ModelArts您可对图片进行一键式批量添加标签,快速完成对图片的标注操作,也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。 请确保数据集中已标注的图片不低于100张,否
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
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标注物体检测数据 物体检测之前,首先需考虑如何设计标签,标签设计需要对应所检测图片的明显特征,并且选择的标签比较容易识别(画面主体物与背景区分度较高),每个标签就是对所检测图片期望识别的全部结果。物体的标签设计完成之后,基于设计好的标签准备该图片的数据,每种需识别出的标签,建议应
自动学习训练作业失败 自动学习训练作业创建失败,一般是因为后台服务故障导致的,建议稍等片刻,然后重新创建训练作业。如果重试超过3次仍无法解决,请联系华为云技术支持。 自动学习训练作业创建成功,但是在运行过程中,由于一些故障导致作业运行失败,排查方式如下: 首次出现请检查您的账户是
使用MaaS部署模型服务 在ModelArts Studio大模型即服务平台可以将模型部署为服务,便于在“模型体验”或其他业务环境中可以调用。 约束限制 部署模型服务时,ModelArts Studio大模型即服务平台预置了推理的最大输入输出长度。模型Qwen-14B默认是204
入门案例:快速创建一个物体检测的数据集 本节以准备训练物体检测模型的数据为例,介绍如何针对样例数据,进行数据分析、数据标注等操作,完成数据准备工作。在实际业务开发过程中,可以根据业务需求选择数据管理的一种或多种功能完成数据准备。此次操作分为以下流程: 准备工作 创建数据集 数据分析