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功能咨询 是否支持图像分割任务的训练? 本地导入的算法有哪些格式要求? 欠拟合的解决方法有哪些? 旧版训练迁移至新版训练需要注意哪些问题? ModelArts训练好后的模型如何获取? AI引擎Scikit_Learn0.18.1的运行环境怎么设置? TPE算法优化的超参数必须是分类特征(categorical
开发环境的应用示例 本节通过调用一系列API,以创建开发环境实例为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 创建开发环境实例的流程如下: 调用认证鉴权接口获取用户Token,在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调用查询支持的镜像列表接口查看开发环境的镜像类型和版本。
训练作业的启动文件如何获取训练作业中的参数? 训练作业参数有两种来源,包括后台自动生成的参数和用户手动输入的参数。具体获取方式如下: 创建训练作业时,“输入”支持配置训练的输入参数名称(一般设置为“data_url”),以及输入数据的存储位置,“输出”支持配置训练的输出参数名称(
ModelArts”。 查看监控图表。 查看在线服务监控图表:单击目标在线服务“操作”列的“查看监控指标”。 查看模型负载监控图标:单击目标在线服务左侧的,在下拉列表中选择模型负载“操作”列的“查看监控指标”。 在监控区域,您可以通过选择时长,查看对应时间的监控数据。 当前支持查看近1小时、近
导出ModelArts数据集中的数据到AI Gallery 针对数据集中的数据,用户可以选中部分数据或者通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。
在ECS中创建ma-user和ma-group 在ModelArts训练平台使用的自定义镜像时,默认用户为ma-user、默认用户组为ma-group。如果在训练时调用ECS中的文件,需要修改文件权限改为ma-user可读,否则会出现Permission denied错误,因此需
参数说明: {server_port}:启动服务端时配置的监听端口 content:对于带图像输入的内容可表示为 Picture id: <img>img_path</img>\n{your prompt},其中id表示对话中的第几张图片。"img_path"可以是本地的图片或网络地址。如
在SWR服务页面创建镜像组织。 图2 创建镜像组织 在SWR中单击右上角的“登录指令”,然后在跳出的登录指定窗口,单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令,即可完成登录。 图3 复制登录指令 修改并上传镜像。 在ECS中输入上一步的登录指令后,使用下列示例命令: docker tag {image_url}
导出ModelArts数据集中的数据到OBS 针对数据集中的数据,用户可以选中部分数据或者通过条件筛选出需要的数据,当需要将数据集中的数据存储至OBS用于后续导出使用时,可通过此种方式导出成新的数据集。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。 目前只有“图像分类”、“物体检测
导出ModelArts数据集中的数据为新数据集 针对数据集中的数据,用户可以选中部分数据或者通过条件筛选出需要的数据,导出成新的数据集。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。本章主要介绍将ModelArts数据集中的数据为新数据集的方式,新导出的数据集可直接在ModelArts控制台数据集列表中显示。
907软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.907-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳,以包名发布的实际时间为准。 获取路径:Support-E 说明: 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息,说明您没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。
908软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.908-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳,以包名发布的实际时间为准。 获取路径:Support-E 说明: 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息,说明您没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。
GPU裸金属服务器使用EulerOS内核误升级如何解决 问题现象 GP Vnt1裸金属服务器,操作系统为EulerOS 2.9(基于CentOS制作的Linux发行版),经常遇到服务器重启后,操作系统内核无故升级,导致系统上原安装的nvidia-driver等软件无法使用,只能卸载重新安装。
几乎是每个开发者都会遇到的问题。ModelArts提供了多种文件上传方式,在文件上传过程中,可以查看上传进度和速度。 将本地文件上传,请参考支持上传本地文件; GitHub的开源仓库的文件上传,请参考支持Clone GitHub开源仓库; 存放在OBS中的文件上传,请参考支持上传OBS文件;
Megatron-Deepspeed是一个由NVIDIA开发的基于PyTorch的深度学习模型训练框架。它结合了两个强大的工具:Megatron-LM和DeepSpeed,可在具有分布式计算能力的系统上进行训练,并且充分利用了多个GPU和深度学习加速器的并行处理能力。可以高效地训练大规模的语言模型。 Megatro
因为自动迁移其实是对于torch运行环境中常用的GPU上的接口进行和昇腾设备的映射,原有的训练任务代码逻辑中例如数据集导入、预训练权重、GPU自定义算子的内容,以及对应的环境的超参数等内容都需要在实际的昇腾环境中进行调整。 父主题: GPU训练业务迁移至昇腾的通用指导
在AI应用详情页,选择“设置”页签。 在“环境变量管理”处,可以查看、新增、修改、删除环境变量。 最多支持创建100个环境变量。变量名称不可重复,只能由下划线、字母与数字组成且不能以数字开头。 查看环境变量的值:单击,可以查看当前环境变量的值。 新增环境变量:单击“新增”,在编辑环境变量弹窗
节点上GPU的型号。 device_name infiniband或RoCE网络网卡的设备名称。 port IB网卡的端口号。 physical_state IB网卡每个端口的状态。 firmware_version IB网卡的固件版本。 filesystem NFS挂载的文件系统。
output_path: 要保存的结果路径。 Step2 查看精度测试结果 默认情况下,评测结果会按照result/{model_name}/的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次,则会在{model_name}下生成多少次结果。benchmark_eval下生成的log中记录了客户端产
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