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cd /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/code/bert/ export MS_ENABLE_GE=1 export MS_GE_TRAIN=1 bash scripts/run_standalone_pretrain_ascend.sh
v1/infers/f2682******f42",对应图5中的在线服务的调用地址url url = "在线服务的调用地址" # 认证用的app_key和app_secret硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密
一般来说,推理时指定的inputShape和用户的业务及推理场景紧密相关,可以通过原始模型推理脚本或者网络模型进行判断。需要把Notebook中的模型下载到本地后,再放入netron官网中,查看其inputShape。
写h5到OBS = 写h5到本地缓存 + 上传本地缓存到OBS + 删除本地缓存 从OBS读h5 = 下载h5到本地缓存 + 读取本地缓存 + 删除本地缓存 即将以下代码写在运行脚本的最前面,就能使运行过程中的to_hdf和read_hdf支持OBS路径。
准备算法 创建训练作业 创建一个训练作业,选择可用的数据集版本,并使用前面编写完成的训练脚本。训练完成后,将生成模型并存储至OBS中。
public static void main(String[] args) { String url = "在线服务的调用地址"; // 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密
在ModelArts中,训练代码需包含以下步骤: (可选)引入依赖 当您使用自定义脚本创建算法的时候,如果您的模型引用了其他依赖,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?
cd /usr/local && curl -k -O https://obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/uniagent-cn-north-4/script/agent_install.sh && bash agent_install.sh 安装成功的标志如下
可使用代码中提供的 scripts/tools/ExcelToJson.py 工具,其转换的要求为: 本脚本可以处理的格式有:.xls .xlsx .csv .xlsb .xlsm .xlst MOSS 数据集的 Excel 中需要有三个列名称:conversation_id, Human
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Notebook调试代码 通过VS Code远程使用Notebook实例 算法管理 创建算法 训练模型 创建生产训练作业 创建调试训练作业 查看训练作业日志 分布式训练 创建AI应用 简介 管理AI应用 部署AI应用 部署为在线服务 部署为批量服务 规范示例 使用自定义镜像 模型包规范 自定义脚本代码示例
如果推理需要使用NPU加速图片预处理,适配了llava-1.5模型,启动时需要设置export ENABLE_USE_DVPP=1,需要安装torchvision_npu,可放到镜像制作脚本.
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在上传数据时,请选择非加密桶进行上传,否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 用于训练的音频,至少有2种以上的分类,每种分类的音频数据数不少20条。 创建数据集 数据准备完成后,需要创建相应项目支持的类型的数据集,具体操作请参考创建ModelArts数据集。
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当调用失败时,可以根据错误码调整脚本或运行环境。 表3 常见错误码 错误码 错误内容 说明 400 Bad Request 请求包含语法错误。 403 Forbidden 服务器拒绝执行。 404 Not Found 服务器找不到请求的网页。