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vpc_id String 实例所在虚拟私有云ID。 endpoints Array of EndpointsRes objects 服务器的私有IP信息。 image ServerImageResponse object 服务器镜像信息。
vpc_id String 实例所在虚拟私有云ID。 endpoints Array of EndpointsRes objects 服务器的私有IP信息。 image ServerImageResponse object 服务器镜像信息。
多机启动需要在每个节点上执行。 进入代码目录 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed 下执行启动脚本。xxx-Ascend请根据实际目录替换。
多机启动需要在每个节点上执行,此处以双机为例。在/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/代码目录下执行。
算法工程师会根据数据特征以及数据的标签做多样化的数据处理以及多种模型优化,以获得在已有的数据集上更好的模型效果。传统的AI应用交付会直接在实验迭代结束后以输出的模型为终点。当应用上线后,随着时间的推移,会出现模型漂移的问题。新的数据和新的特征在已有的模型上表现会越来越差。
搜索“图像分类-ResNet_v1_50工作流”,单击“订阅”,勾选“我已同意《数据安全与隐私风险承担条款》和《华为云AI Gallery服务协议》”,单击“继续订阅”即可完成工作流的订阅。订阅过的工作流会显示“已订阅”。
“分流” 设置当前实例节点的流量占比,服务调用请求根据该比例分配到当前版本上。 如您仅部署一个版本的AI应用,请设置为100%。如您添加多个版本进行灰度发布,多个版本分流之和设置为100%。
约束限制 用于生成专属模型的模型权重文件需要满足Hugging Face上的对应模型的文件格式要求。 模型权重文件夹下包括权重类文件、词表类文件和配置类文件。 可以使用transformers的from_pretrained方法对模型权重文件夹进行加载。
工作流第一次运行建议填写新的模型名称,后续运行会自动在该模型上新增版本") # 模型注册 model_step = wf.steps.ModelStep( name="model_step", title="模型注册", inputs=[wf.steps.ModelInput
默认启动命令:sh /home/mind/run.sh MindSpore aarch64(推荐) aarch64只能用于运行在Snt3芯片上。 默认启动命令:sh /home/mind/run.sh 父主题: 一般性问题
sample_time String 样本加入到数据集时,会根据样本在OBS上的最后修改时间(精确到天)建立索引,此处可以根据此时间进行搜索。
安装方式如下: MindSpore Lite云侧推理包解压缩后,设置`LITE_HOME`环境变量为解压缩的路径,例如: export LITE_HOME=$some_path/mindspore-lite-2.2.10-linux-aarch64 设置环境变量LD_LIBRARY_PATH
MindSpore aarch64(推荐) aarch64只能用于运行在Snt3芯片上。 父主题: Standard功能介绍
选择调优类型 全参微调:直接在模型上训练,影响模型全量参数的微调训练,效果较好,收敛速度较慢,训练时间较长。 LoRA微调:冻结原模型,通过往模型中加入额外的网络层,并只训练这些新增的网络层参数,效果接近或略差于全参训练,收敛速度快,训练时间短。
节点调度时间周期,默认为1秒 是 str max_execution_minutes 节点运行超时时间,默认为10080分钟,即7天 是 str skip_conditions 节点是否跳过的条件列表 否 Condition或者Condition列表 Step是节点的超类,主要用于概念上的承载
工作流第一次运行建议填写新的模型名称,后续运行会自动在该模型上新增版本") # 模型注册 model_step = wf.steps.ModelStep( name="model_step", title="模型注册", inputs=[wf.steps.ModelInput
抹零金额 华为云产品定价精度为小数点后8位(单位:元),因此在计费过程中会产生小数点后8位的资源使用费用。而在实际扣费时,仅扣除到小数点后2位,小数点后第3位到第8位部分金额会被舍弃,这种舍弃部分的金额称作抹零金额。
train_results.metrics) trainer.save_metrics("train", train_results.metrics) trainer.save_state() print('Start to evaluate') # 在验证集上做准确性评估
“分流” 设置当前实例节点的流量占比,服务调用请求根据该比例分配到当前版本上。 如您仅部署一个版本的AI应用,请设置为100%。如您添加多个版本进行灰度发布,多个版本分流之和设置为100%。
在上述案例的基础上,如果需要打破默认规则,在job_step_a以及job_step_b跳过时,model_step也允许执行,则只需要在model_step中也配置跳过策略即可(跳过策略的优先级高于默认规则)。 父主题: 构建Workflow多分支运行场景