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dependencies 推理代码及模型需安装的包,默认为空。从配置文件读取。 否 str model_metrics 模型精度信息,从配置文件读取。 否 str apis 模型所有的apis入参出参信息(选填),从配置文件中解析出来。 否 str initial_config 模型配置相关数据。
0a1a83 bash 此处“-e ASCEND_VISIBLE_DEVICES” 用于指定容器中启动的NPU device,0-7表示从0-7号卡,请按照实际NPU卡情况修改。 安装相关依赖库。 ChatGLM-6B是完全基于Python开发的模型,训练之前需要事先安装与之依
IGC/stable_diffusion/onnx_pipeline.py”也复制一份到该目录,名称改为“mslite_pipeline.py”,迁移后的推理代码中的pipeline需要修改为从复制的onnx pipeline文件导入: # onnx_pipeline.py from
可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重;或者获取FP16/BF16的模型权重之后,通过autoAWQ工具进行量化。 方式一:从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ
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
域时,对应Endpoint不同,可以从终端节点中获取。 例如IAM服务在“华北-北京一”区域的Endpoint为“iam.cn-north-1.myhuaweicloud.com”。 resource-path 资源路径,即API访问路径。从具体API的URI模块获取,例如“获取
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
统一管理。 1、如果您是在ModelArts中训练得到的模型,可直接从训练中导入模型。 2、如果您在本地或其他平台训练得到模型,可先将模型上传至OBS,再从OBS中导入模型。 从OBS导入元模型(手动配置) 从训练中选择元模型 使用自定义镜像创建AI应用 针对ModelArts目
odelArts采集到的指标数据。 使用说明 该功能为白名单功能,如需要使用,请联系提交工单开通此功能。 开通此功能后,兼容Prometheus指标格式的第三方组件可通过API http://<节点IP>:<端口号>/metrics获取ModelArts采集到的指标数据。 开通前
通过重写pandas源码API的方式,将该API改造成支持OBS路径的形式。 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
tar.gz rm -rf stable-diffusion-xl-model.tar.gz 也可以从HuggingFace官网下载到本地后,通过docker cp命令复制到容器中/home/ma-user目录下,如下图所示。 在线下载地址: https://huggingface
描述 total Integer 查询到当前用户名下的所有Workflow总数。 count Integer 查询到当前用户名下的所有符合查询条件的Workflow总数。 items Array of Workflow objects 查询到当前用户名下的所有符合查询条件的Workflow详情。
OBS相关权限,租户可以细化权限到具体ModelArts使用的桶。 内部资源授权 ModelArts推理当前已支持细粒度授权,租户可以根据实际的权限要求对子用户进行相应的权限配置,限制某些资源的管理,实现权限最小化。 AI应用管理 使用从训练或者从OBS中选择创建AI应用,推荐用
可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重;或者获取FP16/BF16的模型权重之后,通过autoAWQ工具进行量化。 方式一:从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ
total Integer 查询到当前用户名下的所有算法总数。 count Integer 查询到当前用户名下的所有符合查询条件的算法总数。 limit Integer 查询到当前用户名下的所有算法限制个数。 offset Integer 查询到当前用户名下的所有算法查询偏移量。
AI应用的ID。 描述 单击编辑按钮,可以添加AI应用的描述。 部署类型 AI应用支持部署的服务类型。 元模型来源 显示元模型的来源,主要有从训练中选择、从对象存储服务(OBS)中选择、从容器镜像中选择。不同来源的元模型,AI应用显示的参数会不同。 训练作业名称 如果元模型来源于训练作业
PretrainedConfig.from_pretrained(dir) # 从目录中加载序列化对象(本地或者是url),配置文件为dir/config.json PretrainedConfig.save_pretrained(dir) # 将配置实例序列化到dir/config.json “PretrainedModel”:预训练模型的基类
输入数据的格式必须为csv格式,有效数据行数必须大于100行。列数必须小于200列,数据总大小不能超过100MB。 上传OBS操作步骤: 执行如下操作,将数据导入到您的数据集中,以便用于模型训练和构建。 登录OBS管理控制台,在ModelArts同一区域内创建桶。如果已存在可用的桶,需确保OBS桶与ModelArts在同一区域。
单击镜像的名称,进入镜像详情页,可以查看镜像版本/ID,状态,资源类型,镜像大小,SWR地址等。 基于自定义镜像创建新的Notebook实例 从Notebook中保存的镜像可以在镜像管理中查询到,可以用于创建新的Notebook实例,完全继承保存状态下的实例软件环境配置。 基于自定义镜像创建Notebook实例有两种方式:
同时您的工作流会自动从数据标注节点开始运行。您需要做的是: 观察数据标注节点,待数据标注节点变为橙色即为“等待操作”状态。双击数据标注节点,打开数据标注节点的运行详情页面,单击“继续运行”。 在弹出的窗口中,单击“确定”,工作流会开始继续运行。当工作流运行到“服务部署”节点,状态