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学习”时,只支持识别和标注矩形框。 图1 启动智能标注(图像分类) 图2 启动智能标注(物体检测) 图3 启动智能标注(预标注) 完成参数设置后,单击“提交”,即可启动智能标注。 在标注作业列表中,单击标注作业名称进入“标注作业详情”页。 在“数据集概览页标注作业详情页”,选择“
查看操作 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型管理”,在模型列表中,您可以单击模型名称,进入模型详情页面。 在模型详情页面,切换到“事件”页签,查看事件信息。 父主题: 管理ModelArts模型
2-11B-Vision-Instruct权重路径 # 指定dataset参数为步骤七:数据集下载与制作中所述custom_dataset_info_demo.json中文件设置的数据集名称:coco2014_train_40k_demo # 修改custom_dataset_info参数路径为${containe
具体步骤请参考挂载NFS协议类型文件系统到云服务器(Linux)。 为避免已挂载文件系统的云服务器重启后,挂载信息丢失,您可以在云服务器设置重启时进行自动挂载,具体步骤请参考服务器重启后自动挂载指南。 使用对象存储服务OBS作为存储 若使用OBS服务作为存储方案,推荐使用“并行
是否自动停止:为了避免资源浪费,建议您打开该开关,根据您的需求,选择自动停止时间,也可以自定义自动停止的时间。 图2 选择计算节点规格 图3 设置自动停止 参数填写完毕之后,单击运行状况右边的“继续运行”,单击确认弹窗中的“确定”即可继续完成工作流的运行。 步骤六:预测分析 运行完成
必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时存放目录绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 template qwen 必须修改。用于指定模板。如果设置为"qwen",则使用Qwen模板进行训练,模板选择可参照表1中的template列 output_dir /home/ma-user/w
单击“添加授权”。在“访问授权”页面,在“授权对象类型”下面选择“IAM子用户”,“授权对象”选择开发者的账号,“委托选择”选择“新增委托”,“委托名称”设置为“ma_agency_develop_user”,“权限配置”选择“自定义”,“权限名称”勾选“OBS Administrator”。开
是否自动停止:为了避免资源浪费,建议您打开该开关,根据您的需求,选择自动停止时间,也可以自定义自动停止的时间。 图2 选择计算节点规格 图3 设置自动停止 参数填写完毕之后,单击运行状况右边的“继续运行”,单击确认弹窗中的“确定”即可继续完成工作流的运行。 步骤六:预测分析 运行完成
“保存路径”:即导出数据存储的路径。建议不要将数据存储至当前数据集所在的输入路径或输出路径。 图12 导出至OBS 数据导出成功后,您可以前往您设置的保存路径,查看到存储的数据。 查看任务历史 当您导出数据后,可以通过任务历史查看导出任务明细。 在数据集详情页面中,单击右上角“任务历史
String 模型来源的类型,当前仅可取值auto,用于区分通过自动学习部署过来的模型(不提供模型下载功能);用户通过训练作业部署的模型不设置此值。默认值为空。 model_type 是 String 模型类型,取值为:TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/S
文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全; # 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例,运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK。 __AK = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_AK"]
流,节省了前往console配置执行的操作。 使用该方法时需要注意以下几个事项: Workflow中所有出现占位符相关的配置对象时,均需要设置默认值,或者直接使用固定的数据对象 方法的执行依赖于Workflow对象的名称:当该名称的工作流不存在时,则创建新工作流并创建新执行;当该
必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时存放目录绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 template qwen 必须修改。用于指定模板。如果设置为"qwen",则使用Qwen模板进行训练,模板选择可参照表1中的template列 output_dir /home/ma-user/w
务器页面。 图8 节点管理 单击“远程登录”,在弹出的窗口中,单击“CloudShell登录”。 图9 远程登录 在CloudShell中设置密码等参数后,单击“连接”即可登录节点,CloudShell介绍可参见远程登录Linux弹性云服务器(CloudShell方式) 。 配置kubectl工具。
标注“推荐”的Runtime来源于统一镜像,后续统一镜像将作为主流的推理基础镜像。统一镜像中的安装包更齐全,详细信息可以参见推理基础镜像列表。 推荐将旧版镜像切换为统一镜像,旧版镜像后续将会逐渐下线。 待下线的基本镜像不再维护。 统一镜像Runtime的命名规范:<AI引擎名字及版本> - <硬件及版本:cpu或cuda或cann>
open(txt_path, 'w') as file: file.write(data['prompt']) 步骤六:设置宿主机文件权限 chmod -R 777 ${work_dir} 步骤七:进入容器 通过容器名称进入容器中。默认使用ma-user用户执行后续命令。
with_execution_id 表示创建目录时是否拼接execution_id,默认为“False”。该字段只有在create_dir为True时才支持设置为True。 否 bool 使用示例如下: 实现InputStorage相同的能力 import modelarts.workflow as
running_task_type 否 Integer 指定需要检测的正在运行任务(包括初始化)的类型。可选值如下: 0:自动标注 1:预标注 2:导出任务 3:切换版本 4:导出manifest 5:导入manifest 6:发布版本 7:自动分组 请求参数 无 响应参数 状态码: 200 表3 响应Body参数
git-lfs-linux-arm64-v3.2.0.tar.gz cd git-lfs-3.2.0 sudo sh install.sh 设置git配置去掉ssl校验。 git config --global http.sslVerify false 从github拉取finetrainers代码。
scheduler实例中NODE_PORTS=8088,8089;端口设置顺序必须与global rank table文件中各全量和增量节点顺序一致,否则会报错。 确保scheduler实例和P、D实例之间网络通畅,检查代理设置例如no_proxy环境变量,避免scheduler访问P、D实例时走不必要的网关。