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准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。Alpaca是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型
编写训练代码 训练模型时引用依赖包,如何创建训练作业? 训练作业常用文件路径是什么? 如何安装C++的依赖库? 训练作业中如何判断文件夹是否复制完毕? 如何在训练中加载部分训练好的参数? 训练作业的启动文件如何获取训练作业中的参数? 训练作业中使用os.system('cd xxx')无法进入相应的文件夹?
ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包,面向有AI基础的开发者,提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能,包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和部署上线流程。 约束限制 套餐包在购买和使用时的限制如下: 套餐包和购买时选定的区域绑定,套餐包只能使用于购买时选
--backend:服务类型,支持tgi、vllm、mindspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host ${docker_ip}:服务部署的IP,${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port:推理服务端口8080。 --tokenizer:tokeniz
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。Alpaca是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型
进入Terminal界面 例如,通过Terminal在“TensorFlow-1.8”的环境中使用pip安装Shapely。 在代码输入栏输入以下命令,获取当前环境的kernel,并激活需要安装依赖的python环境。 cat /home/ma-user/README source /ho
预置工作流生成指定场景模型,无需深究底层模型开发细节。ModelArts PRO底层依托ModelArts平台提供数据标注、模型训练、模型部署等能力。也可以理解过增强版的自动学习,提供行业AI定制化开发套件,沉淀行业知识,让开发者聚焦自身业务。 父主题: 功能咨询
大化地开发数据价值,发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通常可以归纳为几个步骤:确定目的、准备数据、训练模型、评估模型、部署模型。 图1 AI开发流程 确定目的 在开始AI开发之前,必须明确要分析什么?要解决什么问题?商业目的是什么?基于商业的理解,整理AI开发
但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelArts集成了深度学习和机器学习技术,同时ModelArts是一站式的AI开发平台,从数据标注、算法开发、模型训练及部署,管理全周期的AI流程。直白点解释,ModelArts包含并支持DLS中的功能特性。当前,DLS服务已从华为云下线,深度学习技术相关的功能
训练作业:用户在运行训练作业时,可以查看多个计算节点的CPU、GPU、NPU资源使用情况。具体请参见训练资源监控章节。 在线服务:用户将模型部署为在线服务后,可以通过监控功能查看CPU、内存、GPU等资源使用统计信息和AI应用调用次数统计,具体参见查看服务详情章节。 父主题: ModelArts
在数据并行场景下,也是类似的流程,只是更为简单,无需生成并行策略文件和策略恢复文件,只要保存和加载临终ckpt文件即可。 特性使用操作 安装优雅退出二进制包 通过ma_pre_start.sh安装whl包。 echo "[ma-pre-start] Enter the input directory" c
创建导入任务 支持从OBS中导入新的数据,导入方式包括目录导入和Manifest文件导入。 dataset.import_data(path=None, anntation_config=None, **kwargs) 不同类型的数据集支持的导入方式如表1所示。 表1 不同数据集支持的导入方式
在ModelArts中导入AI应用时,支持用户自己选择HTTP和HTTPS两种传输协议,为保证数据传输的安全性,推荐用户使用更加安全的HTTPS协议。 数据完整性检查 推理部署功能模块涉及到的用户模型文件和发布到AIGallery的资产在上传过程中,有可能会因为网络劫持、数据缓存等原因,存在数据不一致的问题。Mo
e") print(predictor_object_list) 参数说明 查询服务列表,返回list,list大小等于当前用户所有已经部署的服务个数,list中每个元素都是Predictor对象,对象属性同本章初始化服务。 查询服务列表返回说明:service_list_resp
JOBSTAT_SUBMIT_MODEL_FAILED,提交模型失败。 17 JOBSTAT_DEPLOY_SERVICE_FAILED,部署服务失败。 18 JOBSTAT_CHECK_INIT,审核作业初始化。 19 JOBSTAT_CHECK_RUNNING,审核作业正在运行中。
设置某一作业类型后,即可在此专属资源池中下发此种类型的作业,没有设置的作业类型不能下发。 为了支持不同的作业类型,后台需要在专属资源池上进行不同的初始化操作,例如安装插件、设置网络环境等。其中部分操作需要占据资源池的资源,导致用户实际可用资源减少。因此建议用户按需设置,避免不必要的资源浪费。 约束限制 专属资源池状态处于“运行中”。
atch_size,优化代码,合理聚合、复制数据。 请注意,数据文件大小不等于内存占用大小,需仔细评估内存使用情况。 退出码139 请排查安装包的版本,可能存在包冲突的问题。 排查办法 根据错误信息判断,报错原因来源于用户代码。 您可以通过以下两种方式排查: 线上环境调试代码(仅适用于非分布式代码)
服务管理权限 表1 服务管理细化权限说明 权限 对应API接口 授权项 依赖的授权项 IAM项目 企业项目 部署模型服务 POST /v1/{project_id}/services modelarts:service:create - √ √ 查询模型服务列表 GET /v1/
Mindspore版本与CANN版本,CANN版本与Ascend驱动/固件版本均有严格的匹配关系,版本不匹配会导致训练失败。 场景描述 目标:构建安装如下软件的容器镜像,并在ModelArts平台上使用Ascend规格资源运行训练任务。 ubuntu-18.04 cann-6.3.RC2
驱动升级 NPU升级。 节点正在执行NPU驱动升级。 A200008 节点管理 节点准入 准入检测。 节点正在进行节点准入检测,包括基本的节点配置检查和简单的业务验证。 A050933 节点管理 容错Failover 当节点具有该污点时,会将节点上容错(Failover)业务迁移走。