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于评价模型的好坏,当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次,每次训练生成一个版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”,下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后,再执行模型部署的操作。 父主题: 使用自动学习实现文本分类
6.3.908版本,请参考表1获取配套版本的软件包,请严格遵照版本配套关系使用本文档。 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite Server。 镜像适配的Cann版本是cann_8.0.rc3。 Server驱动版本要求23.0.6 PyTorch版本:2.1.0 确保容器可以访问公网。
12192643-c45ac6b 从SWR拉取。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.910版本,请参考表2获取配套版本的软件包和镜像,请严格遵照版本配套关系使用本文档。 确保容器可以访问公网。 Step1 准备环境 请参考Lite Server资源开通,购买Lite
4引擎与之前pytorch1.3版本兼容性问题。 处理方法 在images之后添加contigous。 images = images.cuda() pred = model(images.permute(0, 3, 1, 2).contigous()) 将版本回退至pytorch1.3。
3.909版本,请参考表1获取配套版本的软件包,请严格遵照版本配套关系使用本文档。 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite Cluster。 本文档中的CCE集群版本选择v1.27~1.28。版本使用的容器引擎为Containerd。 镜像适配的Cann版本是cann_8
> Edit Credential”,可能是PyCharm版本过高,PyCharm toolkit未适配2023.2之后版本的PyCharm工具。请下载2019.2-2023.2之间(包含2019.2和2023.2)版本的PyCharm专业版工具。 在弹出的对话框中,选择您使用的
在customize_service.py中添加一行代码os.system('nvcc -V)查看该镜像的cuda版本(customize_service.py编写指导请见模型推理代码编写说明)。 确认该cuda版本与您安装的mmcv版本是否匹配。 部署时是否需要使用GPU,取决于的模型需要用到CPU还是GPU,以及推理脚本如何编写。
一定的改造,以使用ModelArts推理平台的模型版本管理能力和动态加载模型的部署能力。本案例将指导用户完成原生第三方推理框架镜像到ModelArts推理自定义引擎的改造。自定义引擎的镜像制作完成后,即可以通过模型导入对模型版本进行管理,并基于模型进行部署和管理服务。 适配和改造的主要工作项如下:
AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中,代码目录结构如下。目前使用的opencompass版本是0.2.6 benchmark_eval ├──opencompass.sh #运行opencompass脚本 ├──install
AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中,代码目录结构如下。目前使用的opencompass版本是0.2.6 benchmark_eval ├──opencompass.sh #运行opencompass脚本 ├──install
管理ModelArts模型 查看ModelArts模型详情 查看ModelArts模型事件 管理ModelArts模型版本 发布ModelArts模型 父主题: 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
查询资源池列表 功能介绍 查询资源池列表,可通过标签、资源池状态筛选查询资源池列表。 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}/pools
在Windows上安装配置Grafana 适用场景 本章节适用于在Windows操作系统的PC中安装配置Grafana。 操作步骤 下载Grafana安装包。 进入下载链接,单击Download the installer,等待下载成功即可。 安装Grafana。 双击安装包,按照指示流程安装完成即可。
查询资源池 功能介绍 查询指定资源池的详细信息。 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}/pools/{pool_name}
日志提示“Unexpected keyword argument passed to optimizer” 问题现象 在使用keras时,升级版本>=2.3.0之后,之前跑通的代码出现如下报错: TypeError: Unexpected keyword argument passed
时,权重校验失败 问题现象 使用Qwen2.5-72B-1K、Qwen2.5-32B调优的Checkpoint创建模型时,权重校验失败。 版本详情的报错信息如下: Insufficient storage space;solution:The disk usage exceeds
成长值可以通过“签到”和发布资产获取,每天只能签到一次。 说明: 成长值相关数据和功能当前是Beta版本,在正式版本发布前可能会发生变化。 我的资产 > 算法 展示个人发布和订阅的算法列表。 “我的发布”:可以查看个人发布的算法信息,如浏览量、收藏量、订阅量等。通过右侧的“上架”、“下架”或“删除
查询模型列表 示例代码 在ModelArts Notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 场景1:查询当前用户所有模型 1 2 3 4 5 6 from modelarts.session import Session
> 订阅应用”页面。 在“订阅应用”列表,单击“版本数量”,在右侧展开版本列表,当订阅模型的版本列表的状态显示为“就绪”时表示模型可以使用。 步骤3:使用订阅模型部署在线服务 模型订阅成功后,可将此模型部署为在线服务 在展开的版本列表中,单击“部署 > 在线服务”跳转至部署页面。
AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中,代码目录结构如下。目前使用的opencompass版本是0.2.6。 benchmark_eval ├──opencompass.sh #运行opencompass脚本 ├──install