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推荐使用ubuntu18.04的镜像。 图1 创建ECS服务器-选择X86架构的公共镜像 登录主机后,安装Docker,可参考Docker官方文档。也可执行以下命令安装docker。 curl -fsSL get.docker.com -o get-docker.sh sh get-docker
等,用户只需要专注于本地的代码开发即可。 本章节介绍如何使用PyCharm ToolKit插件创建训练作业并调试。 前提条件 Step1 下载并安装PyCharm ToolKit。 在本地PyCharm中已有训练代码工程。 已在OBS中创建桶和文件夹,用于存放数据集和训练输出模型。
0:OBS桶(默认值) 5:AI Gallery下载数据集 path 是 String 数据源所在路径。 字符限制:不允许出现的特殊字符有换行符(\n)、回车符(\r)、制表符(\t)。 content_info 否 表3 从AI Gallery下载数据集时数据集资产的信息。 annotation_config
推荐使用ubuntu18.04的镜像。 图1 创建ECS服务器-选择X86架构的公共镜像 登录主机后,安装Docker,可参考Docker官方文档。也可执行以下命令安装docker。 curl -fsSL get.docker.com -o get-docker.sh sh get-docker
print(engine_dict) 使用案例 主要包含七种场景的用例: 使用订阅自AI Gallery的算法 使用算法管理中的算法 使用自定义算法(代码目录+启动文件+官方镜像) 使用自定义算法(代码目录+脚本命令+自定义镜像) 基于数据集版本发布节点构建作业类型节点 作业类型节点结合可视化能力 输入使用Da
MOSS数据集格式仅支持微调。 jsonl的一行数据就是数据集中的一条样本,建议总的数据样本不少于2000条。数据集示例如下,单轮对话也可以复用此格式。您可以单击下载,获取示例数据集“simple_moss.jsonl”,该数据集可以用于文本生成类型的模型调优。 {"conversation_id": 1
Container,SWR)是一种支持镜像全生命周期管理的服务, 提供简单易用、安全可靠的镜像管理功能,帮助您快速部署容器化服务。您可以通过界面、社区CLI和原生API上传、下载和管理容器镜像。 您制作的自定义镜像需要上传至SWR服务。ModelArts开发环境、训练和创建模型使用的自定义镜像需要从SWR服务管理列表获取。
格中,方便查阅。 勾选节点名称,在节点列表上方单击“导出 > 导出全部数据到XLSX”或者“导出 > 导出部分数据到XLSX”,在浏览器的下载记录中查看导出的Excel表格。 驱动升级 支持升级Lite资源池内单个节点驱动版本,或批量升级多个节点的驱动版本。详情请参见升级Lite
/etc/sysctl.conf sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 步骤二:获取基础镜像 建议使用官方提供的镜像部署推理服务。镜像地址{image_url}获取请参见表1。 docker pull {image_url} 步骤三:上传代码包和权重文件
Acl obs:bucket:PutBucketCORS 通过ModelArts的Notebook,在JupyterLab中使用OBS上传下载数据。 建议配置。 开发环境监控功能 AOM aom:alarm:put 调用AOM的接口,获取Notebook相关的监控数据和事件,展示
obs_path中。 创建一个附属Notebook,与当前使用的Notebook组成分布式训练的两个worker。 初始化训练作业,将数据下载到local_path中。 执行训练任务,用户的代码需要将训练输出保存在4指定的local_path中。 将训练任务得到的输出上传到4指定
表格中,方便查阅。勾选节点名称,在节点列表上方单击“导出 > 导出全部数据到XLSX”或者“导出 > 导出部分数据到XLSX”,在浏览器的下载记录中查看导出的Excel表格。 在节点列表页面中,单击设置图标,支持对节点列表中显示的信息进行自定义。 查看资源池规格 在资源池详情页,
a、ShareGPT。也可以根据业务实际情况,使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。 公开数据集下载地址: ShareGPT: https://huggingface.co/datasets/anon8231489123/ShareGPT
lery > 我的资产 > 数据”,进入“我的数据”。 在“我的发布”页签,单击目标数据集右侧的“删除”,在弹窗中确认删除。 由于数据集是下载至OBS使用的,所以删除已发布的数据集对使用者无影响。 父主题: 发布分享
统一存储:output_storage对象的default值,需填写一个已存在的OBS路径,路径格式为:/OBS桶名称/文件夹路径/。 数据集对象:使用准备数据集章节下载的数据集即可,填写相应的数据集名称以及版本号。 训练资源规格:配置计算资源。由于举例的算法只能跑GPU,此处必须配置GPU类型的资源,可使用免费规格(modelarts
针对机器学习类模型,仅支持“application/json” data 在线服务-非必选 批量服务-必选 String 请求体以json schema描述。参数说明请参考官方指导。 表5 response结构说明 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-type 在线服务-非必选 批量服务-必选 String
更多信息,请参见导入AI应用对镜像大小的约束限制。 自动学习项目中,在完成模型部署后,其生成的模型也将自动上传至模型列表中。但是自动学习生成的模型无法下载,只能用于部署上线。 Standard推理服务部署 只支持使用专属资源池部署的在线服务使用CloudShell访问推理容器,且在线服务必须处于“运行中”状态。
rk_eval目录下安装依赖。 cd opencompass #在benchmark_eval目录下 pip install -e . #下载对应依赖 cd ../human-eval #在benchmark_eval目录下 (可选,如果选择使用humaneval数据集) pip
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rk_eval目录下安装依赖。 cd opencompass #在benchmark_eval目录下 pip install -e . #下载对应依赖 cd ../human-eval #在benchmark_eval目录下 (可选,如果选择使用humaneval数据集) pip