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使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后,可创建训练作业,在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包,如果直接使用基础镜像进行训练,每次创建训练作业时,训练作业的图1中都需要执行 install.sh文件,来安装依赖以及下载完整代码。
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独立演进的。请先确保应用输出符合预期后,再进入到MindSpore Lite模型转换的过程,否则迁移昇腾后还是会遇到同样的问题。 AOE的自动性能调优使用上完全没有效果怎么办? 在MindSpore Lite Convertor2.1版本之前可能出现的调优不生效的场景,建议您直接使用MindSpore
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UTC'的毫秒数。 description String 模型描述信息。 source_type String 模型来源的类型,仅当模型为自动学习部署过来时有值,取值为“auto”。 父主题: 模型管理
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index(max(result[0])) return infer_output 请求 curl -X POST \ 在线服务地址 \ -F images=@test.jpg 返回 {"mnist_result": 7} 在上面的代码示例中,完成了将用户表单输入的图片
除该实例,不会将流量路由到该实例,直到探测成功。 存活探针:用于检测应用实例内应用程序的健康状态。如果存活探针失败,即应用程序不健康,将会自动重启实例。 3种探针的配置参数均为: 检查方式:可以选择“HTTP请求检查”或者“执行命令检查”。 健康检查URL:“检查方式”选择“HT
arbonData”两种。 说明: 如果导出的CSV文件中存在以“=”“+”“-”和“@”开头的命令时,为了安全考虑,ModelArts会自动加上Tab键,并对双引号进行转义处理。 “数据切分” 仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。
tasks:评测数据集任务,比如openllm。 batch_size:输入的batch_size大小,不影响精度,只影响得到结果速度,默认使用auto,代表自动选择batch大小。 output_path:结果保存路径。 以llama3.2-1b模型的权重为例,在加载非量化场景下使用lm-eval,参考命令如下。
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息。 否 dict auto_sync_dataset 标注任务的标注结果是否自动同步至数据集。可选值如下: true:标注任务的标注结果自动同步至数据集(默认值) false:标注任务的标注结果不自动同步至数据集 否 bool content_labeling 语音分割标注任务是否开启内容标注,默认开启。
dynamic_dims=[1~4],[8],[16] 在执行convert_lite命令时,指定--configFile=config.ini即可自动编译指定的动态shape。 # shell converter_lite --modelFile=resnet50.onnx --fmk=ONNX
角选择“更多 > 转包周期”。 在弹出的“转包周期”页面,确认无误后单击“确定”。 图1 转包周期 选择弹性集群的购买时长,判断是否勾选“自动续费”,确认预计到期时间和配置费用后单击“去支付”。 进入支付页面,选择支付方式,确认付款,支付订单后即可完成按需转包年/包月。
训练需要的启动脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本,在install.sh里面自动构建 |──Megatron-LM/ # 适配昇腾的Megatron-LM训练框架
单击模型名称,进入模型详情页面。 在“我的版本”区域,单击“新增版本”。 在“新增版本”页面,配置模型新版本的参数。 表3 新增模型版本 参数 说明 新版本号 系统自动编号,不可修改。 版本描述 模型简介。支持100字符。 选择基础模型版本 选择基础模型的版本。 选择权重路径 选择存放模型权重文件的OBS路径,必须选择到模型文件夹。