正在生成
详细信息:
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
SUPPORT_CUDA and True SUPPORT_FP16 = SUPPORT_CUDA and True 创建我的模型 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中,选择“ModelArts Studio”进入ModelArts Studio大模型即服务平台。 进入创建模型页面。
用,此时swr_location为必填参数。Image镜像制作规范可参见模型镜像规范。 runtime 否 String 模型运行时环境,系统默认使用python2.7。runtime可选值与model_type相关,当model_type设置为Image时,不需要设置runti
-v ${work_dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。
前ModelArts支持的所有分析指标请参见支持分析指标及其说明。 数据特征分析 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“数据管理>数据集”,进入“数据集”管理页面。 选择对应的数据集,单击操作列的“更多 > 数据特征”,进入数据集概览页的数据特征页面。 您也可以在
-v ${work_dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。
-v ${work_dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。
location为必填参数。Image镜像制作规范可参见创建AI应用的自定义镜像规范。 runtime 否 String 模型运行时环境,系统默认使用python2.7。runtime可选值与model_type相关,当model_type设置为Image时,不需要设置runti
Glob os.listdir mox.file.list_directory(..., recursive=False) tf.gfile.ListDirectory os.makedirs mox.file.make_dirs tf.gfile.MakeDirs os.mkdir
5版本,若非该版本号则在代码开始处执行: import os os.system('pip install numpy==1.18.5') 如果依旧有报错情况,将以上代码修改为: import os os.system('pip install numpy==1.18.5') os.system('pip install
-v ${work_dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。
get-image 查询ModelArts已注册镜像。 register 注册SWR镜像到ModelArts镜像管理。 unregister 取消注册ModelArts镜像管理中的已注册镜像。 build 基于指定的Dockerfile构建镜像 (只支持ModelArts Notebook里使用)。
Gallery工具链服务部署完成后将一直处于“运行中”。 指定时长:设置作业运行几小时候后停止,当AI Gallery工具链服务运行时长达到指定时长时,系统将会暂停作业。时长设置不能超过计算资源的剩余额度。 说明: 如果选择付费资源,则请确认账号未欠费,且余额高于所选计算规格的收费标准,否则可能会导致AI
env | grep RANK 在训练作业中,您可以在训练启动脚本的首行加入如下代码,把RANK_TABLE_FILE的值打印出来: 1 os.system('env | grep RANK') 父主题: 功能咨询
同一个自动学习项目可以训练多次,每次训练会注册一个新的AI应用一个版本。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。 评估结果说明 根据训练数据类的不同评估结果会包含不同的指标。 离散值评估结果 包含评估指
import os os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='1' # 默认的显示等级,显示所有信息 os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='2' # 只显示warning和Error os.envir
发的基于PyTorch的深度学习模型训练框架。它结合了两个强大的工具:Megatron-LM和DeepSpeed,可在具有分布式计算能力的系统上进行训练,并且充分利用了多个GPU和深度学习加速器的并行处理能力。可以高效地训练大规模的语言模型。 Megatron-LM是一个用于大规
在Notebook中复制模型包 登录ModelArts控制台,在左侧导航栏中选择“开发环境 > Notebook”,进入“Notebook”管理页面。 单击右上角“创建”,进入“创建Notebook”页面,请参见如下说明填写参数。 填写Notebook基本信息,包含名称、描述、是否自动停止。
重新发送。 import os os.environ['PS_VERBOSE'] = '2' os.environ['PS_RESEND'] = '1' 其中,“os.environ['PS_VERBOSE'] = '2'”为打印所有的通信信息。“os.environ['PS_RESEND']
YAML_FILE String 否 表示训练作业的配置文件,如果不传则表示配置文件为空。 --code-dir String 是 训练源代码的OBS路径。 --data-url String 是 训练数据的OBS路径。 --log-url String 是 存放训练生成日志的OBS路径。
使用时段,将自动转为按需收费。 关于套餐包的约束限制、资源包抵扣顺序和套餐包余量预警请参见套餐包。 购买操作如下: 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中,选择“ModelArts Studio”进入ModelArts Studio大模型即服务平台。 在ModelArts