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查询数据集导出任务列表 功能介绍 分页查询数据集导出任务列表。 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}/datase
ModelArts Notebook的详细资料请查看Notebook使用场景介绍。本案例中使用ModelArts的开发环境Notebook部署推理服务进行调试,请按照以下步骤完成Notebook的创建。 登录ModelArts控制台,在贵阳一区域,进入开发环境的Notebook界
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。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题: 业务代码问题
write permissions to {conda_path}) 重要 ConfigurationError conda命令不可用导致配置modelarts sdk和ma-cli路径到conda env失败 (The modelarts sdk and cli is unavailable
upload后,数据将上传到哪里? 针对这个问题,有两种情况: 如果您创建的Notebook使用OBS存储实例时 单击“upload”后,数据将直接上传到该Notebook实例对应的OBS路径下,即创建Notebook时指定的OBS路径。 如果您创建的Notebook使用EVS存储实例时
ModelArts Notebook的详细资料请查看Notebook使用场景介绍。本案例中使用ModelArts的开发环境Notebook部署推理服务进行调试,请按照以下步骤完成Notebook的创建。 登录ModelArts控制台,在贵阳一区域,进入开发环境的Notebook界
ModelArts Notebook的详细资料请查看Notebook使用场景介绍。本案例中使用ModelArts的开发环境Notebook部署推理服务进行调试,请按照以下步骤完成Notebook的创建。 登录ModelArts控制台,在贵阳一区域,进入开发环境的Notebook界
Tensorboard的使用 ModelArts支持在开发环境中开启TensorBoard可视化工具。TensorBoard是TensorFlow的可视化工具包,提供机器学习实验所需的可视化功能和工具。 TensorBoard是一个可视化工具,能够有效地展示TensorFlow在
在JupyterLab中使用MindInsight可视化作业 ModelArts支持在开发环境中开启MindInsight可视化工具。在开发环境中通过小数据集训练调试算法,主要目的是验证算法收敛性、检查是否有训练过程中的问题,方便用户调测。 MindInsight能可视化展现出训
在JupyterLab中使用TensorBoard可视化作业 ModelArts支持在开发环境中开启TensorBoard可视化工具。TensorBoard是TensorFlow的可视化工具包,提供机器学习实验所需的可视化功能和工具。 TensorBoard是一个可视化工具,能够
Gallery,单击右上角“我的Gallery”进入我的Gallery页面。 单击左上方“创建资产”,选择“数据集”。 在“创建数据集”弹窗中配置参数,单击“创建”。 表1 创建数据集 参数名称 说明 英文名称 必填项,数据集的英文名称。 如果没有填写“中文名称”,则资产发布后,在数据集页签上会显示该“英文名称”。
训练的数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的SFT微调为例,执行脚本为0_pl_sft_70b.sh 和 0_pl_sft_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。
查询数据处理任务的版本详情 功能介绍 查询数据处理任务的版本详情。 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}/proc
型引用了其他依赖,您需要在“算法管理 > 创建算法”的“代码目录”下放置相应的文件或安装包。 安装python依赖包请参考模型中引用依赖包时,如何创建训练作业? 安装C++的依赖库请参考如何安装C++的依赖库? 在预训练模型中加载参数请参考如何在训练中加载部分训练好的参数? 解析输入路径参数、输出路径参数
数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置 以llama2-70b和llama2-13b预训练为例,执行脚本为0_pl_pretrain_70b.sh 和0_pl_pretrain_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。
创建训练作业版本 功能介绍 创建一个训练作业版本。 该接口为异步接口,作业状态请通过查询训练作业列表和查询训练作业版本详情接口获取。 URI POST /v1/{project_id}/training-jobs/{job_id}/versions 参数说明如表1所示。 表1 参数说明
查询数据处理任务的版本列表 功能介绍 查询数据处理任务的版本列表。 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}/proc
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。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题: 云上迁移适配故障
- User:用户名,例如:ma-user - HostName:IP地址 - Port:端口号 如可以连接上,请执行下一步继续排查。 检查配置是否正确,如果正确请执行下一步继续排查。 打开config文件进行检查,如图所示: HOST remote-dev hostname
查询单个智能标注样本的信息 功能介绍 查询单个智能标注样本的信息。 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}/data