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如下以查询作业ID为10的可视化作业为例。 GET https://endpoint/v1/{project_id}/visualization-jobs/10 响应示例 成功响应示例 { "duration": 33000, "service_url": "https://console.huaweicloud
间不会造成额外费用增加。 更多信息，请参见导入AI应用对镜像大小的约束限制。 自动学习项目中，在完成模型部署后，其生成的模型也将自动上传至模型列表中。但是自动学习生成的模型无法下载，只能用于部署上线。 Standard推理服务部署 只支持使用专属资源池部署的在线服务使用Cloud
三方开源源码 git clone https://gitee.com/ascend/MindSpeed.git git clone https://github.com/huggingface/transformers.git git clone https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM
配套CANN8.0.RC1镜像 无 算子，包名：AscendCloud-OPP Scatter、Gather算子性能提升，满足MoE场景 昇腾随机数生成算子与GPU保持一致 支持GroupNorm+transpose+BMM融合算子 FFN推理算子支持geglu激活函数 支持配套pybind推理的10+算子（matmul
桶的目录结构如下。 <bucket_name> |──llm_train # 解压代码包后自动生成的代码目录，无需用户创建 |── AscendSpeed # 代码目录
搜索指标的名称。需要与您在代码中打印的搜索指标参数保持一致。 优化方向 可选“最大化”或者“最小化”。 指标正则 填入正则表达式。您可以单击智能生成功能自动获取正则表达式。 设置自动化搜索参数 从已设置的“超参”中选择可用于搜索优化的超参。优化的超参仅支持float类型，选中自动化搜索参数后，需设置取值范围。
桶的目录结构如下。 <bucket_name> |──llm_train # 解压代码包后自动生成的代码目录，无需用户创建 |── AscendSpeed # 代码目录
true 用于指定是否覆盖缓存。如果设置为"overwrite_cache"，则在训练过程中覆盖缓存。这通常在数据集发生变化，或者需要重新生成缓存时使用 preprocessing_num_workers 16 用于指定预处理数据的工作线程数。随着线程数的增加，预处理的速度也会提高，但也会增加内存的使用。
<NNODES=1> <NODE_RANK=0> sh scripts/llama2/0_pl_sft_13b.sh localhost 1 0 训练完成后，生成的权重文件保存路径为：/home/ma-user/ws/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。
Arts Standard的自动学习功能完成“物体检测”AI模型的训练和部署。依据开发者提供的标注数据及选择的场景，无需任何代码开发，自动生成满足用户精度要求的模型。 ModelArts Standard开发环境 使用ModelArts VS Code插件调试训练ResNet50图像分类模型
“特征分析”是指基于图片或目标框对图片的各项特征，如模糊度、亮度进行分析，并绘制可视化曲线，帮助处理数据集。 “数据处理”是指从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。“数据处理”又分为“数据校验”、“数据清洗”、“数据选择”和“数据增强”四类。 “数据校验”表示对数据集进行校验，保证数据合法。
r”已重命名为“learning_rate”，在训练代码中必须写成“learning_rate”才能调用成功。keras官方文档请参见https://github.com/keras-team/keras/releases/tag/2.3.0。 处理方法 将训练代码里的参数名称“
SAVE_INTERVAL 1000 用于模型中间版本地保存。 当参数值>=TRAIN_ITERS时，生成模型仅保存经过TRAIN_ITERS次训练后的最后一个版本。 当参数值<TRAIN_ITERS时，生成模型会每经过SAVE_INTERVAL次，保存一次模型版本。 模型版本保存次数=TRAI
SAVE_INTERVAL 1000 用于模型中间版本地保存。 当参数值>=TRAIN_ITERS时，生成模型仅保存经过TRAIN_ITERS次训练后的最后一个版本。 当参数值<TRAIN_ITERS时，生成模型会每经过SAVE_INTERVAL次，保存一次模型版本。 模型版本保存次数=TRAI
<NODE_RANK=0> sh scripts/llama2/0_pl_lora_13b.sh localhost 1 0 训练完成后，生成的权重文件保存路径为：/home/ma-user/ws/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。
}/{eval_dataset}-{timestamp} 的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次，则会在{service_name}下生成多少次结果。 单独的评测结果如下： {eval_dataset}-{timestamp} # 例如: mmlu-20240205093257
}/{eval_dataset}-{timestamp} 的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次，则会在{service_name}下生成多少次结果。 单独的评测结果如下： {eval_dataset}-{timestamp} # 例如: mmlu-20240205093257
index-url = https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple trusted-host = repo.huaweicloud.com timeout = 120 在华为开源镜像站https://mirrors.huaweicloud
ma-user:ma-group coco 代码云上适配 下载YOLOX代码。代码仓地址：https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX.git。 git clone https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX
self.ma_endpoint = "https://modelarts.{}.myhuaweicloud.com".format(region_name) self.service_endpoint = "https://bms.{}.myhuaweicloud
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