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run”中,修改“log_dir”参数,并新增“checkpoint_path”参数。其中“log_dir”参数建议设置为一个新的目录,“checkpoint_path”参数设置为上一次训练结果输出路径,如果是OBS目录,路径填写时建议使用“obs://”开头。 如果标注数据中的标签发生了变化,在运行“mox
量,能更好的支撑用户使用该资产。 在镜像详情页,选择“镜像介绍”页签,单击右侧“编辑介绍”。 编辑镜像基础设置和镜像描述。 表1 镜像介绍的参数说明 参数名称 说明 基础设置 中文名称 显示镜像的名称,不可编辑。 README.md - 资产的README内容,支持添加资产的简介、使用场景、使用方法等信息。
昇腾多卡训练任务是多进程多卡模式,跑几卡需要起几个python进程。昇腾底层会读取环境变量:RANK_TABLE_FILE,开发环境已经设置,用户无需关注。比如跑八卡,可以如下片段代码: export RANK_SIZE=8 current_exec_path=$(pwd)
INFERENCE: 建议仅在推理部署场景使用。 TRAIN: 建议仅在训练任务场景使用。 DEV: 建议仅在开发调测场景使用。 UNKNOWN: 未明确设置的镜像支持的服务类型。 services 否 Array of strings 镜像支持的服务,默认值NOTEBOOK、SSH。枚举值如下:
量,能更好的支撑用户使用该资产。 在模型详情页,选择“模型介绍”页签,单击右侧“编辑介绍”。 编辑模型基础设置和模型描述。 表1 模型介绍的参数说明 参数名称 说明 基础设置 中文名称 显示模型的名称,不可编辑。 许可证 模型遵循的使用许可协议,根据业务需求选择合适的许可证类型。
float、Enum、dict、list。开发者可根据场景需要,将节点中的相关字段(如算法超参)通过Placeholder的形式透出,支持设置默认值,供用户修改配置使用。 属性总览(Placeholder) 属性 描述 是否必填 数据类型 name 参数名称,需要保证全局唯一。 是
选择数据集支持用于什么类型的训练模型。 运行平台 选择数据集额外支持的运行平台。 设置运行平台后,当资产上架后,该资产支持通过订阅的方式同步到所选运行平台使用。 设置运行平台后,单击“设置”,在弹窗中可以自定义设置运行平台的资产标签,且标签可以被一起同步至运行平台。 数据集描述 - 资产
在ModelArts中物体检测标注时能否自定义标签? 可以通过修改数据集给标签添加自定义属性来设置一些自定义的属性。 图1 修改数据集 父主题: Standard数据准备
预置,在本地环境通过docker run启动通过Notebook保存的镜像,报错创建容器任务失败,启动文件或目录不存在,如图2。 因此需要设置--entrypoint参数,覆盖Entrypoint中指定的程序。使用--entrypoint参数指定的启动文件或命令启动镜像。命令示例如下:
“train_params.json” 必选文件,训练参数文件,定义了模型训练的必要参数,例如训练方式、超参信息。该参数会显示在微调工作流的“作业设置”页面的算法配置和超参数设置里面。代码示例请参见train_params.json示例。 “dataset_readme.md” 必选文件,数据集要求说
Object 自动停止设置。参见表4。 表3 flavor属性列表 参数 是否必选 参数类型 说明 code 是 String 可视化作业选择的资源规格编码。通过flavor接口获得。 表4 schedule属性列表 参数 是否必选 参数类型 说明 type 是 String 设置为stop。
过条件筛选出需要的数据,导出到AI Gallery。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。发布到AI Gallery中的数据集,可以设置是否公开,将数据集公开给其他人使用。 目前只有“图像分类”、“物体检测”、“图像分割”类型的数据集支持导出功能。 “图像分类”只支持导出txt格式的标注文件。
自定义规格”,设置小一些或者选择小规格的服务节点规格,当资源池节点可以容纳多个服务节点规格时,就可以部署多个服务。如果使用此方式进行部署推理,选择的规格务必满足模型的要求,当设置的规格过小,无法满足模型的最小推理要求时,则会出现部署失败或预测失败的情况。 图1 设置自定义规格 父主题:
在发布数据集时,仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。 一般默认不启用该功能。启用后,需设置对应的训练验证比例。 输入“训练集比例”,数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练集比例”后,“验证集比例”自动填充。“训练集比例”加“验证集比例”等于1。 “训练集比例”即用
当前,公共资源池容器引擎空间的大小最大支持50G,专属资源池容器引擎空间的默认为50G,专属资源池容器引擎空间可在创建资源池时自定义设置,设置专属资源池容器引擎空间不会造成额外费用增加。 如果使用的是OBS导入或者训练导入,则包含基础镜像、模型文件、代码、数据文件和下载安装软件包的大小总和。
在发布数据集时,仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。 一般默认不启用该功能。启用后,需设置对应的训练验证比例。 输入“训练集比例”,数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练集比例”后,“验证集比例”自动填充。“训练集比例”加“验证集比例”等于1。 “训练集比例”即用
Calling扩展大语言模型对外部环境的理解 本示例将展示如何定义一个获取送货日期的函数,并通过LLM来调用外部API来获取外部信息。 操作步骤 设置Maas的api key和模型服务地址。 import requests from openai import OpenAI client
ModelArts支持设置子用户的细粒度权限、不同工作空间之间资源隔离。ModelArts工作空间帮您实现项目资源隔离、多项目分开结算等功能。 如果您开通了企业项目管理服务的权限,可以在创建工作空间的时候绑定企业项目ID,并在企业项目下添加用户组,为不同的用户组设置细粒度权限供组里的用户使用。
裸金属服务器EulerOS 2.8系统下,使用yum update -y命令,导致软件NetworkManagre-config-server升级到高版本,出现SSH链接故障无法访问。 原因分析 查看yum命令历史,发现执行了“yum update -y”,“yum update -y”命
请检查CUDA_VISIBLE_DEVICES设置的值是否与作业规格匹配。例如您选择4卡规格的作业,实际可用的卡ID为0、1、2、3,但是您在进行cuda相关的运算时,例如"tensor.to(device="cuda:7")",将张量搬到了7号GPU卡上,超过了实际可用的ID号。 如果cuda相关运算设置的卡ID号