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使用自动分组智能标注作业 为了提升智能标注算法精度,可以均衡标注多个类别,有助于提升智能标注算法精度。ModelArts内置了分组算法,您可以针对您选中的数据,执行自动分组,提升您的数据标注效率。 自动分组可以理解为数据标注的预处理,先使用聚类算法对未标注图片进行聚类,再根据聚类
JupyterLab常用功能介绍 JupyterLab视频介绍 JupyterLab主页介绍 下面介绍如何从运行中的Notebook实例打开JupyterLab。 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“开发空间 > Notebook”,进入Notebook页面。
ModelArts预置镜像更新说明 本章节提供了ModelArts预置镜像的变更说明 ,比如依赖包的变化,方便用户感知镜像能力的差异,减少镜像使用问题。 统一镜像更新说明 表1 统一镜像更新说明 镜像名称 更新时间 更新说明 mindspore_2.3.0-cann_8.0.rc1-py_3
创建Workflow数据集节点 功能介绍 通过对ModelArts数据集能力进行封装,实现新版数据集的创建功能。主要用于通过创建数据集对已有数据(已标注/未标注)进行统一管理的场景,后续常接数据集导入节点或者数据集标注节点。 属性总览 您可以使用CreateDatasetStep
在Linux上安装配置Grafana 前提条件 一台可访问外网的Ubuntu服务器。如果没有请具备以下条件: 准备一台ECS服务器(建议规格选8U或者以上,镜像选择Ubuntu,建议选择22.04版本,本地存储100G),具体操作请参考《弹性云服务器快速入门》。 购买弹性公网IP
在Notebook上安装配置Grafana 前提条件 已创建CPU或GPU类型的Notebook实例,并处于运行中。 打开Terminal。 操作步骤 在Terminal中依次执行以下命令,下载并安装Grafana。 mkdir -p /home/ma-user/work/grf
# 基于AscendSpeed的训练代码 |──ascendcloud_patch/ # 针对昇腾云平台适配的功能补丁包 |──scripts/ # 训练需要的启动脚本
创建虚拟私有云和子网 弹性云服务器ECS 如果您需要在服务器上部署相关业务,较之物理服务器,弹性云服务器的创建成本较低,并且可以在几分钟之内快速获得基于云服务平台的弹性云服务器设施,并且这些基础设施是弹性的,可以根据需求伸缩。 购买的ECS服务可以用于挂载SFS Turbo存储。 说明: 购买时需注
# 基于AscendSpeed的训练代码 |──ascendcloud_patch/ # 针对昇腾云平台适配的功能补丁包 |──scripts/ # 训练需要的启动脚本
物体检测图片标注,一张图片是否可以添加多个标签? 可以,一张图片可添加多个标签。 父主题: 数据标注
报错“no such identity: C:/Users/xx /test.pem: No such file or directory”如何解决? 问题现象 原因分析 密钥文件不存在于该路径下,或者该路径下密钥文件名被修改。 解决方法 重新选择密钥路径。 父主题: VS Code连接开发环境失败常见问题
报错"ssh: connect to host ModelArts-xxx port xxx: Connection timed out"如何解决? 问题现象 原因分析 原因分析一:实例配置的白名单IP与本地网络访问IP不符。 解决方法:请修改白名单为本地网络访问IP或者去掉白名单配置。
使用MobaXterm工具SSH连接Notebook后,经常断开或卡顿,如何解决? 问题现象 MobaXterm成功连接到开发环境后,过一段时间会自动断开。 可能原因 配置MobaXterm工具时,没有勾选“SSH keepalive”或专业版MobaXterm工具的“Stop server
ma-cli dli-job提交DLI Spark作业支持的命令 $ma-cli dli-job -h Usage: ma-cli dli-job [OPTIONS] COMMAND [ARGS]... DLI spark job submission and query jod
在Lite Cluster资源池上使用Snt9B完成推理任务 场景描述 本案例介绍如何在Snt9B环境中利用Deployment机制部署在线推理服务。首先创建一个Pod以承载服务,随后登录至该Pod容器内部署在线服务,并最终通过新开一个终端作为客户端来访问并测试该在线服务的功能。
在Notebook调试环境中部署推理服务 在ModelArts的开发环境Notebook中可以部署推理服务进行调试。 Step1 准备Notebook 参考准备Notebook完成Notebook的创建,并打开Notebook。 Step2 准备权重文件 将OBS中的模型权重上传
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的DevServer。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格:不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
SFT全参微调训练任务 Step1 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中,可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中,具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。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。
预训练任务 Step1 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中,可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中,具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。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。
LoRA训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的LoRA训练过程。LoRA训练是指在已经训练好的模型基础上,使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。 启动SD1.5 LoRA训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh diffusers_lora_train