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SFT全参微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b SFT微调为例,执行脚本 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。
LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例,执行脚本0_pl_lora_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。
否则可能触发限流导致创建失败。更多信息请参见,创建专属资源池。 只支持对状态为“运行中”的Standard专属资源池进行扩缩容,且不能缩容到0。 Standard专属资源池状态处于“运行中”时,才能修改资源池的作业类型。 Standard专属资源池状态处于“运行中”,且专属池中的
务的列表。 “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。
0提供的文件系统作为训练任务所需的存储进行AI模型的训练和探索。同时提供OBS接口,支持从云外导入训练数据。 提供高性能文件客户端,满足重型训练任务中对存储高带宽诉求,同时提供OBS访问功能,同一份训练数据通过OBS接口导入到存储之后不需要再进相关转化,即可支持模型训练。 提供对象存储语义,和Posix语义有区别,需要进一步理解。
训练启动时,系统将自动下载输入路径中的数据到训练运行容器。 说明: ModelArts数据管理模块在重构升级中,对未使用过数据管理的用户不可见。建议新用户将训练数据存放至OBS桶中使用。 数据存储位置 单击“数据存储位置”,从OBS桶中选择训练输入数据的存储位置。 训练启动时,系统将自动下载输入路径中的数据到训练运行容器。
在ECS中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 针对ModelArts目前不支持的AI引擎,您可以针对该引擎构建自定义镜像,并将镜像导入ModelArts,创建为AI应用。本文详细介绍如何使用自定义镜像完成AI应用的创建,并部署成在线服务。 操作流程如下: 本地构建
_name请替换成用户自己的信息 from modelarts.session import Session # 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,确保安全; # 本示例以ak和sk保存在环境变量中来
自定义镜像的使用流程 托管自定义镜像,操作步骤请参考托管模型到AI Gallery。 如果自定义镜像要支持训练,则需要满足自定义镜像规范(训练)。 如果自定义镜像要支持推理,则需要满足自定义镜像规范(推理)。 上架自定义镜像,操作步骤请参考发布模型到AI Gallery。 在AI Gallery进行自定义镜像训练或推理。使用AI
从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 针对ModelArts目前不支持的AI引擎,您可以针对该引擎构建自定义镜像,并将镜像导入ModelArts,创建为AI应用。本文详细介绍如何使用自定义镜像完成AI应用的创建,并部署成在线服务。 操作流程如下: 本地构建镜像:在本地制作自定义镜
使用MaaS调优模型 在ModelArts Studio大模型即服务平台完成模型创建后,可以对模型进行调优,获得更合适的模型。 场景描述 从“我的模型”中选择一个模型进行调优,当模型完成调优任务后会产生一个新的模型,呈现在“我的模型”列表中。 约束限制 训练数据集必须是jsonl
Integer 查询到当前用户名下的所有作业总数。 count Integer 查询到当前用户名下的所有符合查询条件的作业总数。 limit Integer 查询作业的限制量。最小为1,最大为50。 offset Integer 查询作业的偏移量,最小为0。例如设置为1,则表示从第二条开始查。
Integer 查询到当前用户名下的所有作业总数。 count Integer 查询到当前用户名下的所有符合查询条件的作业总数。 limit Integer 查询作业的每页条目数。最小为1,最大为50。 offset Integer 查询作业的页数,最小为0。例如设置为0,则表示从第一页开始查询。
2312-aarch64-snt9b-20240727152329-0f2c29a cann_8.0.rc2 pytorch_2.1.0 驱动23.0.6 从SWR拉取 不同软件版本对应的基础镜像地址不同,请严格按照软件版本和镜像配套关系获取基础镜像。 Step1 检查环境 请参考DevServe
是否必选 参数类型 描述 final_annotation 否 Boolean 是否直接导入到最终结果。可选值如下: true:标签导入到已标注(默认值) false:标签导入到待确认,导入到待确认状态目前仅支持的数据集类型为图像分类和物体检测。 label_format 否 LabelFormat
调用次数统计”。 “资源统计信息”:包括CPU、内存、GPU、NPU的可用和已用信息。 “AI应用调用次数统计”:当前AI应用的调用次数,从AI应用状态为“已就绪”后开始统计。(websocket服务不显示) 事件 展示当前服务使用过程中的关键操作,比如服务部署进度、部署异常的详
增量训练(Incremental Learning)是机器学习领域中的一种训练方法,它允许人工智能(AI)模型在已经学习了一定知识的基础上,增加新的训练数据到当前训练流程中,扩展当前模型的知识和能力,而不需要从头开始。 增量训练不需要一次性存储所有的训练数据,缓解了存储资源有限的问题;另一方面,增
不足的部分用黑色填充。 angle_min:旋转角度随机取值范围的最小值,每张图片会从范围中随机取值作为自己的参数。默认值为90° angle_max:旋转角度随机取值范围的最大值,每张图片会从范围中随机取值作为自己的参数。默认值为-90° do_validation:数据扩增前是否进行数据校验。默认值为True。
注册镜像。登录ModelArts控制台,在左侧导航栏选择“镜像管理”,进入镜像管理页面。单击“注册镜像”,镜像源即为推送到SWR中的镜像。请将完整的SWR地址复制到这里即可,或单击可直接从SWR选择自有镜像进行注册,类型加上“GPU”,如图1所示。 图1 注册镜像 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏中选择“开发空间
针对部署在公共资源池的服务,可以通过access_address属性从输出中获取注册在公网的推理地址。 针对部署在专属资源池的服务,除了可以获取注册在公网的推理地址,还能通过cluster_inner_access_address属性从输出中获取内部使用的推理地址,并且该地址只能在其他推理服务中进行访问。