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export USE_PREFIX_HIGH_PRECISION_MODE=1 如果需要使用multi-lora特性;需要在推理服务启动命令中额外添加如下命令。 --enable-lora \ --lora-modules lora1=/path/to/lora/adapter1/ lo
Standard模型训练流程 操作任务 子任务 说明 准备工作 准备训练代码 模型训练必备要素包括训练代码、训练框架、训练数据。 训练代码包含训练作业的启动文件或启动命令、训练依赖包等内容。 当使用预置框架创建训练作业时,训练代码的开发规范可以参考开发用于预置框架训练的代码。 当使用自定义镜像创建训练作业时
csv,指标采集对象详见dcgm-exporter。如果采集对象不能满足要求,可通过定制镜像或挂载的方式使用自定义配置。 等待约1分钟,执行下面的命令获取GPU指标: curl localhost:9400/metrics 指标获取结果如下: # HELP DCGM_FI_DEV_SM_CLOCK
send_bytes_rate 上行速率 统计ModelArts用户服务的 出方向网络流速。 单位:bit/min ≥bit/min ModelArts模型负载 1分钟 recv_bytes_rate 下行速率 统计ModelArts用户服务的 入方向网络流速。 ≥bit/min ModelArts模型负载 1分钟
导入的OBS路径或manifest路径。 导入manifest时,path必须精确到具体manifest文件。 导入为目录时,目前仅支持数据集类型为图片分类、物体检测、文本分类、声音分类。 import_type Integer 导入方式。可选值如下: 0:目录导入 1:按manifest文件导入 imported_sample_count
可查看到分配的标注任务,单击任务名称,可进入标注页面。不同类型的标注作业,标注方式不同,详细请参见: 标注图片(图像分类) 标注图片(物体检测) 标注文本(文本分类) 标注文本(命名实体) 标注文本(文本三元组) 标注音频(语音分割) 在标注页面中,每个成员可查看“未标注”、“待
ull表示不根据值搜索,否则搜索的值满足列表中任意一个即可。 type 否 Integer 标签类型。可选值如下: 0:图像分类 1:物体检测 3: 图像分割 100:文本分类 101:命名实体 102:文本三元组关系标签 103:文本三元组实体标签 200:语音分类 201:语音内容
要负责保护自己的数据和应用程序,以及遵守相关的合规性要求。 具体而言,云服务提供商应该提供以下服务和功能: 建立和维护安全的基础设施,包括网络、服务器和存储设备等。 提供安全的底层基础平台,保证底层环境的运行时安全。 提供安全的身份验证和访问控制机制,以确保只有授权用户可以访问云服务,保证租户之间的相互隔离。
表2 配额信息 配额名称 配额值说明 单位 自动学习(预测分析)训练时长 默认无限制,支持设置1~60000。 分钟 自动学习(图像分类、物体检测、声音分类)训练时长 默认无限制,支持设置1~60000。 分钟 训练作业GPU规格训练时长(单张Pnt1单节点为统计基础单元) 默认无限制,支持设置1~60000。
235:20202/jobmng/custom-cpu-base:1.0”。 user_command 否 String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。形式为:“bash /home/work/run_train.sh python /home/work/user-job-dir/app/train
Linux云服务器。 在SFS中将文件设置归属为ma-user。 chown -R ma-user:ma-group YOLOX 执行以下命令,去除Shell脚本的\r字符。 cd YOLOX sed -i 's/\r//' run.sh Shell脚本在Windows系统编写时
mer-main设置归属为ma-user。 chown -R ma-user:ma-group Swin-Transformer 执行以下命令,去除Shell脚本的\r字符。 cd Swin-Transformer sed -i 's/\r//' run.sh Shell脚本在W
tags Array of UserTag objects 资源标签,非特权池不能指定。 network NodeNetwork object 网络配置,非特权池不能指定。 extendParams Map<String,String> 自定义配置,比如设置节点dockerSize:"extendParams":
235:20202/jobmng/custom-cpu-base:1.0”。 user_command 否 String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。形式为:“bash /home/work/run_train.sh python /home/work/user-job-dir/app/train
投机推理端到端推理示例 以llama-2-13b-chat-hf模型作为LLM大模型,llama1.1b作为小模型,启用openai接口服务为例。 使用下面命令启动推理服务。 base_model=/path/to/base_model spec_model=/path/to/spec_model
tags Array of UserTag objects 资源标签,非特权池不能指定。 network NodeNetwork object 网络配置,非特权池不能指定。 extendParams Map<String,String> 自定义配置,比如设置节点dockerSize:"extendParams":
功能一起使用。 SMN FullAccess 必选 VPC虚拟私有云 子用户在创建ModelArts的专属资源池过程中,如果需要开启自定义网络配置,需要配置VPC权限。 VPC FullAccess 可选 配置MaaS基础操作权限 创建用户组。 登录IAM管理控制台,单击“用户组
创建分布式并行模型,每个进程都会有相同的模型和参数。 创建数据分发Sampler,使每个进程加载一个mini batch中不同部分的数据。 网络中相邻参数分桶,一般为神经网络模型中需要进行参数更新的每一层网络。 每个进程前向传播并各自计算梯度。 模型某一层的参数得到梯度后会马上进行通讯并进行梯度平均。 各GPU更新模型参数。
tags Array of UserTag objects 资源标签,非特权池不能指定。 network NodeNetwork object 网络配置,非特权池不能指定。 extendParams Map<String,String> 自定义配置,比如设置节点dockerSize:"extendParams":
为null表示不根据值搜索,否则搜索的值满足列表中任意一个即可。 type Integer 标签类型。可选值如下: 0:图像分类 1:物体检测 3: 图像分割 100:文本分类 101:命名实体 102:文本三元组关系标签 103:文本三元组实体标签 200:语音分类 201:语音内容