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只支持JPG、JPEG、PNG、BMP格式的图片。在OBS管理控制台上传时,单张图片的大小不能超过5MB,单次上传的图片总大小不能超过8MB,数据量大时推荐使用OBS Browser+上传 。 标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线或下划线组成,且不超过32位的字符串。 图像分类标签“.txt”规范如下。
ndSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/obs_pipeline.sh 若镜像使用ECS中构建新镜像(二选一)构建的新镜像时,训练作业启动命令中输入: cd /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AscendSpeed;
仅支持313T、376T、400T 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练,如表1所示。 表1 支持的模型列表及权重文件地址 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 Llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
执行env|grep -i CURRENT_IMAGE_NAME命令查询当前实例所使用的镜像。 制作新镜像。 获取上步查询的基础镜像的SWR地址。 CURRENT_IMAGE_NAME=swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/atelier/mindspo
同时ModelArts还提供多种编程语言的SDK供您使用,SDK的使用方法请参见ModelArts SDK参考。 终端节点 终端节点(Endpoint)即调用API的请求地址,不同服务不同区域的终端节点不同,您可以从地区和终端节点中查询所有服务的终端节点。 约束与限制 您能创建的ModelArts资源的数量与配额有关系,具体请参见服务配额。
--benchmark-csv benchmark_parallel.csv 参数说明 --host:服务部署的IP,${docker_ip}替换为宿主机实 际的IP地址。 --port:推理服务端口。 --tokenizer:tokenizer路径,HuggingFace的权重路径。 --epochs:测试轮数,默认取值为5
--benchmark-csv benchmark_parallel.csv 参数说明 --host:服务部署的IP,${docker_ip}替换为宿主机实 际的IP地址。 --port:推理服务端口。 --tokenizer:tokenizer路径,HuggingFace的权重路径。 --epochs:测试轮数,默认取值为5
--benchmark-csv benchmark_parallel.csv 参数说明 --host:服务部署的IP,${docker_ip}替换为宿主机实 际的IP地址。 --port:推理服务端口。 --tokenizer:tokenizer路径,HuggingFace的权重路径。 --epochs:测试轮数,默认取值为5
算法要求标注框为矩形标注框,提供的数据标注为非矩形,因此导致该错误发生。 处理方法 请您将数据的标注改为矩形的标注框。 建议与总结 在训练作业前,推荐您检查数据的标注是否符合算法要求(如物体检测类算法的标注框为矩形标注框)。 父主题: 预置算法运行故障
属资源池,规格推荐选择“Ascend: 8*ascend-snt9b”。 图1 Notebook中选择自定义镜像与规格 存储配置选择“弹性文件服务SFS”,并且选择已创建的SFS Turbo实例,子目录挂载可选择默认不填写。 如果该SFS Turbo多人共用,则推荐用户编辑“子目录挂载”,创建自己的子目录进行划分。
Face权重(可与tokenizer相同文件夹)时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 TOKENIZER_PATH /home/ma-user/ws/tokenizers/llama2-13B 该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGINAL_HF_WEIGHT路径相同。若用户需要将Hugging
ModelArts在线服务和边缘服务有什么区别? 在线服务 将模型部署为一个Web服务,您可以通过管理控制台或者API接口访问在线服务。 边缘服务 云端服务是集中化的离终端设备较远,对于实时性要求高的计算需求,把计算放在云上会引起网络延时变长、网络拥塞、服务质量下降等问题。而终端
创建在线服务包 功能介绍 计费工作流购买资源。 接口约束 无 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 POST /v2/{project_id}/workfl
connect returned Connection refused, retrying”,则表示NCCL无法找到通信网卡或者是无法正常访问IP地址。需要排查训练代码中是否有设置NCCL_SOCKET_IFNAME环境变量,该环境变量由系统自动注入,训练代码中无需设置。训练代码去除NC
Face权重(可与tokenizer相同文件夹)时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 TOKENIZER_PATH /home/ma-user/ws/tokenizers/llama2-13B 该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGINAL_HF_WEIGHT路径相同。若用户需要将Hugging
Face权重(可与tokenizer相同文件夹)时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 TOKENIZER_PATH /home/ma-user/ws/tokenizers/llama2-13B 该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGINAL_HF_WEIGHT路径相同。若用户需要将Hugging
train_x['acc_id1'] = lbl.fit_transform(train_x['acc_id1'].astype(str)) 建议与总结 在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。
修改在线服务配置 对于已部署的服务,您可以修改服务的基本信息以匹配业务变化,更换模型的版本号,实现服务升级。 您可以通过如下两种方式修改服务的基本信息: 方式一:通过服务管理页面修改服务信息 方式二:通过服务详情页面修改服务信息 前提条件 服务已部署成功,“部署中”的服务不支持修改服务信息进行升级。
查看批量服务详情 当模型部署为批量服务成功后,您可以进入“批量服务”页面,来查看服务详情。 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“模型部署>批量服务”,进入“批量服务”管理页面。 单击目标服务名称,进入服务详情页面。 您可以查看服务的“名称”、“状态”等信息,详情说明请参见表1。
修改批量服务配置 对于已部署的服务,您可以修改服务的基本信息以匹配业务变化,更换模型的版本号,实现服务升级。 您可以通过如下两种方式修改服务的基本信息: 方式一:通过服务管理页面修改服务信息 方式二:通过服务详情页面修改服务信息 前提条件 服务已部署成功,“部署中”的服务不支持修改服务信息进行升级。