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意一个即可。 type 否 Integer 标签类型。可选值如下: 0:图像分类 1:物体检测 3: 图像分割 100:文本分类 101:命名实体 102:文本三元组关系标签 103:文本三元组实体标签 200:语音分类 201:语音内容 202:语音分割 600:视频标注 表7
包含该标签的样本数量。 type Integer 标签类型。可选值如下: 0:图像分类 1:物体检测 3: 图像分割 100:文本分类 101:命名实体 102:文本三元组关系标签 103:文本三元组实体标签 200:语音分类 201:语音内容 202:语音分割 600:视频标注 表6
如果需要部署量化模型,请参考推理模型量化在Notebook中进行权重转换,并将转换后的权重上传至OBS中。 权重文件夹不要以"model"命名,如果以"model"命名会导致后续创建AI应用报错。 推理启动脚本run_vllm.sh制作请参见下文创建推理脚本文件run_vllm.sh的介绍。 SSL证书制作包含cert
├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本
save_summary_steps=save_summary_steps, save_model_secs=save_model_secs, checkpoint_path=flags.checkpoint_url, export_model=mox
MiniCPM-V2.0推理及LoRA微调基于DevServer适配PyTorch NPU指导(6.3.910) 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的DevServer环境中,使用NPU卡对MiniCPM-V2.0进行LoRA微调及推理。本文档中提供的训练脚本,是基
根据数据集类型查询数据集列表,与data_type参数二选一。可选值如下: 0:图像分类 1:物体检测 3: 图像分割 100:文本分类 101:命名实体 102:文本三元组 200:声音分类 201:语音内容 202:语音分割 400:表格数据集 600:视频标注 900:自由格式 data_sources
CogVideoX模型基于DevServer适配PyTorch NPU全量训练指导(6.3.911) 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的DevServer环境中,使用NPU卡对CogVideoX模型基于sat框架进行全量微调。本文档中提供的脚本,是基于原生CogV
├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本
标签类型。取值范围为: image_classification:图像分类 text_classification:文本分类 text_entity:文本命名实体 object_detection:对象检测 audio_classification:声音分类 audio_content:声音内容
清理镜像构建缓存 (只支持ModelArts Notebook里使用)。 debug 在ECS上调试SWR镜像是否能在ModelArts Notebook中使用 (只支持已安装docker环境的ECS)。 使用ma-cli image get-template命令查询镜像构建模板 m
多模态 什么是多模态 多模态(Multimodality)是集成和处理两种或两种以上不同类型的信息或数据的方法和技术。具体来说,在机器学习和人工智能领域,多模态涉及的数据类型通常包括但不限于文本、图像、视频、音频和传感器数据。 多模态的主要目标是利用来自多种模态的信息来提升任务的
SD1.5基于DevServer适配PyTorch NPU Finetune训练指导(6.3.904) Stable Diffusion(简称SD)是一种基于Latent Diffusion(潜在扩散)模型,应用于文生图场景。对于输入的文字,它将会通过一个文本编码器将其转换为文本
中任意一个即可。 type Integer 标签类型。可选值如下: 0:图像分类 1:物体检测 3: 图像分割 100:文本分类 101:命名实体 102:文本三元组关系标签 103:文本三元组实体标签 200:语音分类 201:语音内容 202:语音分割 600:视频标注 表7
如果需要部署量化模型,请参考推理模型量化在Notebook中进行权重转换,并将转换后的权重上传至OBS中。 权重文件夹不要以"model"命名,如果以"model"命名会导致后续创建AI应用报错。 推理启动脚本run_vllm.sh制作请参见下文创建推理脚本文件run_vllm.sh的介绍。 SSL证书制作包含cert
local/etc/jupyter/jupyter_notebook_config.py 在打开的juputer_notebook_config.py中,增加以下代码后按ESC退出然后输入:wq保存。 c.ServerProxy.servers = { 'grafana': { 'command':
命令。为了方便理解,下面将ModelArts CLI统称为ma-cli。ma-cli支持用户在ModelArts Notebook及线下虚拟机中与云端服务交互,使用ma-cli命令可以实现命令自动补全、鉴权、镜像构建、提交ModelArts训练作业、提交DLI Spark作业、OBS数据复制等。
如果需要部署量化模型,请参考推理模型量化在Notebook中进行权重转换,并将转换后的权重上传至OBS中。 权重文件夹不要以"model"命名,如果以"model"命名会导致后续创建AI应用报错。 推理启动脚本run_vllm.sh制作请参见下文创建推理脚本文件run_vllm.sh的介绍。 SSL证书制作包含cert
ts.6786。更新密钥对具体操作请参见修改Notebook SSH远程连接配置。具体的错误信息提示:ModelArts.6789: 在ECS密钥对管理中找不到指定的ssh密钥对xxx,请更新密钥对并重试。 父主题: 管理Notebook实例
用于连接ModelArts服务并在ModelArts资源上执行管理命令。ma-cli支持用户在ModelArts Notebook及线下虚拟机中与云端服务交互,使用ma-cli命令可以实现命令自动补全、鉴权、镜像构建、提交ModelArts训练作业、提交DLI Spark作业、O