检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
使用CodeLab免费体验Notebook 面向众多开发者,ModelArts提供了CodeLab功能,一方面,一键进入开发环境,同时预置了免费的算力规格,可直接免费体验Notebook功能;另一方面,针对AI Gallery社区发布的Notebook样例(.ipynb格式文件),
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
部署预测分析服务 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,待训练状态变为“等待输入”,双击“服务部署”节点,完成相关参数配置。
部署声音分类服务 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“运行总览”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
使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署 ModelArts的AI Gallery中提供了大量免费的模型供用户一键部署,进行AI体验学习。 本文以“商超商品识别”模型为例,完成从AI Gallery订阅模型,到ModelArts一键部署为在线服务的免费体验过程
通过VPC访问通道的方式访问在线服务 背景说明 如果您希望在自己账号的VPC内部节点访问ModelArts推理的在线服务,可以使用VPC访问通道的功能,用户通过在自己账号的指定VPC下创建终端节点,连接到ModelArts的终端节点服务,即可在自己的VPC节点中访问在线服务。 约束限制
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 数据集下载 本教程使用Alpaca数据集,数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 数据集下载 本教程使用Alpaca数据集,数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 数据集下载 本教程使用Alpaca数据集,数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优
Lite Server使用流程 ModelArts Lite Server提供多样化的xPU裸金属服务器,赋予用户以root账号自主安装和部署AI框架、应用程序等第三方软件的能力,为用户打造专属的云上物理服务器环境。用户只需轻松选择服务器的规格、镜像、网络配置及密钥等基本信息,即可迅速创建弹性裸金属服务器
使用SDK调测单机训练作业 代码中涉及到的OBS路径,请用户替换为自己的实际OBS路径。 代码是以PyTorch为例编写的,不同的AI框架之间,整体流程是完全相同的,仅需修改6和10中的framework_type参数值即可,例如:MindSpore框架,此处framework_type
各模型支持的最小卡数和最大序列 基于vLLM(v0.6.3)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 数据集下载 本教程使用Alpaca数据集,数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优
团队成员查询团队标注任务列表 功能介绍 团队成员查询团队标注任务列表。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/workforces
训练的数据集预处理说明 以 llama2-13b 举例,运行:0_pl_pretrain_13b.sh 训练脚本后,脚本检查是否已经完成数据集预处理的过程。 若已完成数据集预处理,则直接执行预训练任务。若未进行数据集预处理,则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh
查询数据集详情 功能介绍 查询数据集详情。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/datasets/{dataset_id
使用MaaS调优模型 在ModelArts Studio大模型即服务平台完成模型创建后,可以对模型进行调优,获得更合适的模型。 场景描述 从“我的模型”中选择一个模型进行调优,当模型完成调优作业后会产生一个新的模型,呈现在“我的模型”列表中。 约束限制 表1列举了支持模型调优的模型
创建团队标注任务 如果您在创建标注作业时,即启用团队标注,且指派了某一团队负责标注,系统将默认基于此团队创建一个标注任务。您可以在创建数据标注任务后,在“我创建的”页面查看此任务。 您还可以重新创建一个团队标注任务,指派给同一团队的不同成员,或者指派给其他标注团队。 团队标注作业的创建方式
以PyTorch框架创建训练作业(新版训练) 本节通过调用一系列API,以训练模型为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 使用PyTorch框架创建训练作业的流程如下: 调用认证鉴权接口获取用户Token,在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调用获取训练作业支持的公共规格接口获取训练作业支持的资源规格
训练的数据集预处理说明 以 llama2-13b 举例,运行:0_pl_pretrain_13b.sh 训练脚本后,脚本检查是否已经完成数据集预处理的过程。 若已完成数据集预处理,则直接执行预训练任务。若未进行数据集预处理,则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh