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采用自动深度学习技术,通过迁移学习(只通过少量数据生成高质量的模型),多维度下的模型架构自动设计(神经网络搜索和自适应模型调优),和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术,基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参,从企业关系型(
安装过程需要连接互联网git clone,请确保ECS可以访问公网 docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如果无法访问公网,则可以配置代理,增加`--build-arg`参数指定代理地址,可访问公网。
qwen2.5-7b-sft-4096-lora-313T-20241028_164746-0.txt,打印吞吐值及训练参数 qwen2.5-7b-sft-4096-lora-313T-20241028_164746-npu_info-0.txt,打印训练过程中AICORE利用率
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图2 SFS类型和容量选择 ModelArts网络关联SFS Turbo OBS-SFS Turbo联动方案涉及VPC、SFS Turbo HPC型文件系统、OBS对象存储服务和ModelArts资源池。
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“t10k-images-idx3-ubyte.gz”:验证集的压缩包文件,共包含10000个样本。 “t10k-labels-idx1-ubyte.gz”:验证集标签的压缩包文件,共包含10000个样本的类别标签。
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creationTimestamp String 时间戳,例如"2021-11-01T03:49:41Z"。 labels NetworkMetadataLabels object 网络资源的标签信息。
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i -tls -g |grep switch >> {npu_log_path}/npu-smi_switch.log;done\n" \ "for i in $(seq 0 7);do npu-smi info -t
请求示例 启动工作流 POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/executions { } 响应示例 状态码: 201 OK { "created_at" : "2022-11-01T21
ModelArts Lite-Cluster 面向k8s资源型用户,提供k8s原生接口,用户可以直接操作资源池中的节点和k8s集群。 适用于已经自建AI开发平台,仅有算力需求的用户。要求用户具备k8s基础知识和技能。