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instruction:描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input:任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令,即指令为 instruction\ninput。 output:生成的指令的答案。 system:系统提
本教程中用到的模型软件包如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.909-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。
处会自动显示中转目录。 如果设置的是OBS路径,单击“提交作业”后,插件会自动将当前打开的项目文件整体上传至OBS中转目录上。 图6 设置中转目录 设置输入路径:本地项目对应的输入文件设置为输入路径。 图7 设置输入路径 在输入框选择输入数据所在的路径,如图9所示。 图8 填写训练输入路径
instruction:描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input:任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令,即指令为 instruction\ninput。 output:生成的指令的答案。 system:系统提
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可创建一个主题。 单击主题名称“操作”列的“更多 > 设置主题策略”。 选择APM,即允许AOM的告警触发SMN服务。 图5 设置主题策略 单击主题名称“操作”列的“添加订阅”。订阅成功后,一旦满足告警条件,那么就会收到通知。 选择合适的协议,如邮件,短信等,并填写终端,如邮件地址,手机号等。单击确认。
保证图片质量:不能有损坏的图片,目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 每一类数据尽量多,尽量均衡。期望获得良好效果,图像分类项目中,至少有两种以上的分类,每种分类的样本不少于20张。 为了保证模型的预测准确度,训练样本跟真实使用场景尽量相似。
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参数相关的配置使用Placeholder对象来表示,以占位符的形式实现用户数据运行时配置的能力,当前支持的数据类型包括:int、str、bool、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。
total_count Integer 不分页的情况下,符合查询条件的总服务数量。 count Integer 当前查询结果的服务数量,不设置offset、limit查询参数时,count与total相同。 services service结构数组 查询到的服务集合。 表3 service结构
修改yaml文件(demo.yaml)的参数如表1所示。 表1 修改重要参数 参数 示例值 参数说明 model_name_or_path /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen2-72B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时存放
7。runtime可选值与model_type相关,当model_type设置为Image时,不需要设置runtime,当model_type设置为其他常用框架时,请选择您使用的引擎所对应的运行时环境。目前支持的运行时环境列表请参见推理支持的AI引擎。 需要注意的是,如果您的模型需指定CP
nsorBoard是TensorFlow的可视化工具包,提供机器学习实验所需的可视化功能和工具。 TensorBoard是一个可视化工具,能够有效地展示TensorFlow在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。TensorBoard相关概念请参考TensorBoard官网。
ork/ 当存在两个以及以上工程的log时,界面如下。通过Runs下选择查看相对应的log。 图1 MindInsight界面(2) Step4 查看训练看板中的可视化数据 训练看板是MindInsight的可视化组件的重要组成部分,而训练看板的标签包含:标量可视化、参数分布图可
同时,您开发的代码,也可通过CodeLab快速分享到AI Gallery中给他人使用学习。 使用限制 CodeLab默认打开,使用的是CPU计算资源。如需切换为GPU,请在右侧窗口,更换GPU规格。 在ModelArts控制台的“总览”界面打开CodeLab,使用的是CPU或GPU资源,无法使用Ascend资源。
制用户的详细权限,管理员可以通过IAM为用户组配置细粒度授权策略,使用户获得策略定义的权限,操作对应云服务的资源。基于策略授权时,管理员可以按ModelArts的资源类型选择授权范围。详细的资源权限项可以参见API参考中的权限策略和授权项章节。 委托授权 为了完成AI计算的各种操
开启图模式后,服务第一次响应请求时会有一个较长时间的图编译过程,并且会在当前目录下生成.torchair_cache文件夹来保存图编译的缓存文件。当服务第二次启动时,可通过缓存文件来快速完成图编译的过程,避免长时间的等待,并且基于图编译缓存文件来启动服务可获得更优的推理性能,因此请在有图编译缓存文件的前提下启动服务
工具开展语言模型的推理精度测试,数据集是ceval_gen、mmlu_gen、math_gen、gsm8k_gen、humaneval_gen。 约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证,不适用于多模态模型的精度验证。多模态模型的精度验证,建议使用开源MME数据集和工具(GitHub
ss使用humaneval数据集时,需要执行模型生成的代码。请仔细阅读human_eval/execution.py文件第48-57行的注释,内容参考如下。了解执行模型生成代码可能存在的风险,如果接受这些风险,请取消第58行的注释,执行下面步骤5进行评测。 # WARNING #
ss使用humaneval数据集时,需要执行模型生成的代码。请仔细阅读human_eval/execution.py文件第48-57行的注释,内容参考如下。了解执行模型生成代码可能存在的风险,如果接受这些风险,请取消第58行的注释,执行下面步骤5进行评测。 # WARNING #