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模型微调是深度学习中的一种重要技术,它是指在预训练好的模型基础上,通过调整部分参数,使其在特定任务上达到更好的性能。 在实际应用中,预训练模型是在大规模通用数据集上训练得到的,而在特定任务上,这些模型的参数可能并不都是最合适的,因此需要进行微调。 AI Gallery的模型微调,简单易
描述 name 否 String 工作流存储的名称。填写1-64位,只包含英文、数字、下划线(_)和中划线(-),并且以英文开头的名称。 type 否 String 工作流存储的类型,当前只支持obs。 path 否 String 统一存储的根路径,当前只支持OBS路径。 表7 WorkflowStep
在需要查看的事件左侧,单击展开该事件的详细信息。 单击需要查看的事件“操作”列的“查看事件”,可以在弹窗中查看该操作事件结构的详细信息。 更多关于云审计服务事件结构的信息,请参见《云审计服务用户指南》。 父主题: 使用CTS审计ModelArts服务
择上传新的封面图,为资产编辑独特的主副标题。 编辑完成之后单击“保存”。封面图和二级标题内容自动同步,您可以直接在资产详情页查看修改结果。 图3 修改封面图和二级标题 编辑许可证类型 在发布的资产详情页面,单击右侧的“编辑”。 在许可证类型右侧的下拉框中选择需要更新的许可证,单击“保存”完成修改。
单击“上传”,选择一张需要预测的图片,单击“预测”,即可在右边的预测结果显示区查看您的预测结果。 图5 预测样例图 图6 查看预测结果 本案例中数据和算法生成的模型仅适用于教学模式,并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求,预测图片必须和训练数据集中的图片相似才可能预测准确。
单击“上传”,选择一张需要预测的图片,单击“预测”,即可在右边的预测结果显示区查看您的预测结果。 图5 预测样例图 图6 查看预测结果 本案例中数据和算法生成的模型仅适用于教学模式,并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求,预测图片必须和训练数据集中的图片相似才可能预测准确。
输入标签键和标签值即可。此处创建的标签仅当前的项目Project可见。不同的项目中查看不到。 Step3 在TMS中根据资源类型查询ModelArts资源使用情况 登录TMS控制台,在资源标签页面根据资源类型和资源标签查询指定区域的资源任务。 区域:使用华为云的具体Region,区域概念请参见什么是区域、可用区?
用户也可以在ModelArts任务中添加标签时,创建新的标签,直接输入标签键和标签值即可。此处创建的标签仅当前的项目Project可见。不同的项目中查看不到。 Step3 在TMS中根据资源类型查询ModelArts资源使用情况 登录TMS控制台,在资源标签页面根据资源类型和资源标签查询指定区域的资源任务。 区域:
String 用户Token。通过调用IAM服务获取用户Token接口获取(响应消息头中X-Subject-Token的值)。 响应参数 无 请求示例 如下删除服务ID为xxxxxx的模型服务为例。 DELETE https://endpoint/v1/{project_id}/services/xxxxxx
4503 当使用推理的镜像并且出现MR.XXXX类型的错误时,表示已进入模型服务,一般是模型推理代码编写有问题。 请根据构建日志报错信息,定位服务预测失败原因,修改模型推理代码后,重新导入模型进行预测。 经典案例:在线服务预测报错MR.0105 出现其他情况,优先检查客户端和外部网络是否有问题。
执行3。 自动学习项目不同导致的失败原因可能不同。 图像识别训练失败请检查是否存在损坏图片,如有请进行替换或删除。 物体检测训练失败请检查数据集标注的方式是否正确,目前自动学习仅支持矩形标注。 预测分析训练失败请检查标签列的选取。标签列目前支持离散和连续型数据,只能选择一列。 声
试。 多标签的样本(即一张图片包含多个标签),至少需要有2张。如果启动训练时,设置了数据集切分功能,如果多标签的数据少于2张,会导致数据集切分失败。建议检查您的标注信息,保证标注多标签的图片,超过2张。 数据集切分后,训练集和验证集包含的标签类别不一样。出现这种情况的原因:多标签
进入某条运行中的工作流,单击右上角的“停止”按钮,出现停止Workflow询问弹窗,单击确定。 只有处于“运行中”状态的工作流,才会出现“停止”按钮。 停止Workflow后,关联的训练作业和在线服务也会停止。 复制Workflow 某条工作流,目前只能存在一个正在运行的实例,如果用
样本筛选。 提供12+标注工具,方便用户进行精细化、场景化和专业化的数据标注。 提供基于样本和标注结果进行特征分析,帮助用户整体了解数据的质量。 提升用户数据准备的效率。 提供数据版本管理能力,帮助用户提升数据管理的效率。 提供数据校验、数据选择、数据清洗等多种数据处理算子,帮助用户快速处理数据。
per-channel Step1 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重;或者获取FP16/BF16的模型权重之后,通过autoAWQ工具进行量化。 方式一:从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?so
使用AWQ量化 AWQ(W4A16/W8A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表3。多模态只支持hf上下载的awq权重,可跳过步骤一。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:W4A16 pe
示例代码 在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 场景:部署在线服务Predictor的推理预测 1 2 3 4 5 6 7 from modelarts.session import Session
权重百分比,分配到此模型的流量权重,仅当infer_type为real-time时需要配置,多个权重相加必须等于100;当在一个在线服务中同时配置了多个模型版本且设置不同的流量权重比例时,持续地访问此服务的预测接口,ModelArts会按此权重比例将预测请求转发到对应的模型版本实例。 specification
低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:per-group Step1 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重;或者获取FP16/BF16的模型权重之后,通过autoAWQ工具进行量化。
低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:per-group Step1 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重;或者获取FP16/BF16的模型权重之后,通过autoAWQ工具进行量化。