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可用以测试模型,不建议进行模型的工业应用。 当前版本支持部署本地服务Predictor的AI引擎为:“XGBoost”、“Scikit_Learn”、“PyTorch”、“TensorFlow”和“Spark_MLlib”。具体版本信息可参考支持的常用引擎及其Runtime。 示例代码
描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 version_id 是 String 数据集版本ID。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 删除数据集标注版本 DELETE h
描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workforce_task_id 是 String 团队标注任务ID。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 删除团队标注任务 DELETE
描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 同步数据集 POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/d
String 下载的源OBS文件,必须以“obs://”作为前缀。 dst_local_dir 是 String 下载目标的本地文件夹,下载的本地目标文件夹后缀必须以“/”结尾。 表2 失败响应参数说明 参数 参数类型 描述 error_code String 调用失败时的错误码。 调用成功时无此字段。
version_id 否 String 数据集版本ID。传入版本ID查询数据集相应版本的样本列表。 offset 否 Integer 分页列表的起始页,默认为0。 limit 否 Integer 指定每一页返回的最大条目数,取值范围[1,100],默认为10。 父主题: 样本管理
initialized”。 原因分析 按照之前支撑的经验,出现该问题的可能原因如下: 绝大部分都是确实是显存不够用。 还有较少数原因是节点故障,跑到特定节点必现OOM,其他节点正常。 处理方法 如果是正常的OOM,就需要修改一些超参,释放一些不需要的tensor。 修改网络参数,比如bat
<cfgs_yaml_file> --baseline <baseline> --o <output_dir> <cfgs_yaml_file>:性能测试配置的yaml文件地址,指代码目录中performance_cfgs.yaml相对或绝对路径,此配置文件为训练最优配置参数。 --baseline
tokenizer的存放路径,与HF权重存放在一个文件夹下。 --handler-name:生成数据集的用途,这里是生成的文本数据集,用于预训练。 GeneralPretrainHandler:默认。用于预训练时的数据预处理过程中,将数据集根据key值进行简单的过滤。 --seq-length:要处理的最大seq
OutOfBoundsDatetime: Out of bounds nanosecond timestamp: 1-01-02 13:20:00 原因分析 出现该问题的可能原因如下: 时间值越界,请参考官方文档。 处理方法 校验时间数据,pandas以纳秒表示时间戳。 最小时间:1677-09-22 00:12:43
<cfgs_yaml_file> --baseline <baseline> --o <output_dir> <cfgs_yaml_file>:性能测试配置的yaml文件地址,指代码目录中performance_cfgs.yaml相对或绝对路径,此配置文件为训练最优配置参数。 --baseline
of integers 资源规格支持的计费模式。可选值如下: 0:按需计费 1:包周期计费 billingCode String 资源规格编码。用来对应运营平台的上架的商品。 jobFlavors Array of strings 资源规格支持的作业类型列表。 表10 gpu 参数
<cfgs_yaml_file> --baseline <baseline> --o <output_dir> <cfgs_yaml_file>:性能测试配置的yaml文件地址,指代码目录中modellink_performance_cfgs.yaml相对或绝对路径,此配置文件为训练最优配置参数。 --baseline
客户使用工具自带精度基线Yaml则需使用accuracy_cfgs.yaml文件中默认配置,权重使用表1 模型权重中指定的Huggingface地址,数据指定data.tgz里面提供的gsm8k数据。 查看精度结果 任务完成之后会在test-benchmark目录下生成excel表格: 精度结果
ModelArts部署在线服务时,如何避免自定义预测脚本python依赖包出现冲突? 导入模型时,需同时将对应的推理代码及配置文件放置在模型文件夹下。使用Python编码过程中,推荐采用相对导入方式(Python import)导入自定义包。 如果ModelArts推理框架代码内
选择文件路径 此时,会在IDE左侧出现该开发环境下的目录结构,选择想要上传的代码及其他文件,拖拽至目录对应的文件夹内即完成本地代码上传至云端。 在VS Code中打开要执行的代码文件,在执行代码之前需要选择合适的Python版本路径,单击下方默认的Python版本路径,此时在上方会出现该远
客户使用工具自带精度基线Yaml则需使用accuracy_cfgs.yaml文件中默认配置,权重使用表1 模型权重中指定的Huggingface地址,数据指定data.tgz里面提供的gsm8k数据。 查看精度结果 任务完成之后会在test-benchmark目录下生成excel表格: 精度结果
训练过程中出现如下报错: DataFrame.dtypes for data must be int, float or bool 原因分析 出现该问题的可能原因如下: 训练数据中出现了非int、float、bool类型数据。 处理方法 可参考如下代码,将错误列进行转换: from sklearn
_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 worker_id 是 String 标注团队成员ID。 workforce_id 是 String 标注团队ID。 请求参数 表2
镜像过大Push任务一直在运行,或实例节点有问题。 解决方法 以对应租户的华为云账号登录SWR服务,查看镜像是否已经Push成功。 如果Push成功,请重新注册镜像。 如果未Push成功,联系SRE查看对应实例的节点是否有问题。 父主题: 自定义镜像故障