检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
WR镜像内容。 训练管理接口 表6 算法管理接口 API 说明 创建算法 创建一个算法。 查询算法列表 查询算法列表。 查询算法详情 根据算法ID查询指定算法。 更新算法 更新算法。 删除算法 删除算法。 查询超参搜索算法列表 查询超参搜索算法列表。 表7 训练作业管理接口 API
Codelab使用Standard Notebook实例进行AI开发。 如果您有自己的算法,想改造适配后迁移到ModelArts Standard平台上进行训练和推理,您可以参考使用自定义算法构建模型(手写数字识别)。 更多入门实践,请参考《ModelArts入门实践》章节。如果
String 算法管理的算法id。 枚举值: id:只取算法的id; subscription_id+item_version_id:取算法的订阅id和版本id; code_dir+boot_file:取训练作业的代码目录和启动文件。 name String 算法名称。 subscription_id
lder_name criticism_sample_path 否 None 数据清洗负样例目录。目录应存放负样例图片文件,算法将这些图片为负样例,对算法输入中的数据进行过滤, 即保留与“criticism_sample_path”目录下图片相似度差距较大的数据。 建议该参数和“
训练,在得到满意的模型后,可以将训练后得到的模型导入至模型管理,方便统一管理,同时支持将模型快速部署上线为服务。 约束与限制 针对使用订阅算法的训练作业,无需推理代码和配置文件,其生成的模型可直接导入ModelArts。 使用容器化部署,导入的元模型有大小限制,详情请参见导入模型对于镜像大小限制。
ModelArts线上训练得到的模型是否支持离线部署在本地? 通过ModelArts预置算法训练得到的模型是保存在OBS桶里的,模型支持下载到本地。 在训练作业列表找到需要下载模型的训练作业,单击名称进入详情页,获取训练输出路径。 图1 获取训练输出位置 单击“输出路径”,跳转至OBS对象路径,下载训练得到的模型。
配置权限 创建专属资源池(不需要打通VPC) 安装和配置OBS命令行工具 (可选)工作空间配置 模型训练 本地构建镜像及调试 上传镜像 上传数据和算法到OBS 使用Notebook进行代码调试 创建单机单卡训练作业 监控资源 本地构建镜像及调试 本节通过打包conda env来构建环境,也可以通过pip
已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中,具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及选择上传的镜像。 代码目录选择:OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed代码目录。 图1 创建训练作业
已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中,具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及选择上传的镜像。 代码目录选择:OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed代码目录。 图1 创建训练作业
已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中,具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及选择上传的镜像。 代码目录选择:OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed代码目录。 图1 创建训练作业
已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中,具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及选择上传的镜像。 代码目录选择:OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed代码目录。 图1 创建训练作业
已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中,具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及选择上传的镜像。 代码目录选择:OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed代码目录。 图1 创建训练作业
已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中,具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及选择上传的镜像。 代码目录选择:OBS桶路径下的 llm_train/AscendSpeed 代码目录。 图1 创建训练作业
已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中,具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及选择上传的镜像。 图1 创建训练作业 训练作业启动命令中输入: cd /home/ma-user/work/Qwen-VL;
使用VS Code创建并调试训练作业 由于AI开发者会使用VS Code工具开发算法或模型,为方便快速将本地代码提交到ModelArts的训练环境、贴近本地开发习惯地编写启动命令,ModelArts提供了一个训练作业场景下的IDE插件ModelArts-HuaweiCloud,用
# 算法订阅ID item_version_id="item_version_id", # 算法订阅版本ID,也可直接填写版本号 parameters=[] ), # 训练使用的算法对象,示例中使用AIGallery订阅的算法;部分
algorithm_type_en String AutoSearch算法类型,英文描述。 algorithm_type_zh String AutoSearch算法类型,中文描述。 algorithm_names Array of strings 该算法类型下所有算法的名称。 请求示例 查询自动化搜索作业支持的yaml配置模板的信息
5-ubuntu18.04 CPU算法开发和训练基础镜像,包含可以图形化机器学习算法开发和调测MLStudio工具,并预置PySpark2.4.5 CPU 否 是 mindspore1.2.0-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04 GPU算法开发和训练基础镜像,预置AI引擎MindSpore-GPU
String 训练作业算法。目前支持三种形式: id:只取算法的id; subscription_id+item_version_id:取算法的订阅id和版本id; code_dir+boot_file:取训练作业的代码目录和启动文件。 name String 算法名称。 subscription_id
需要有Ascend加速卡资源池。 创建训练作业 本案例创建训练作业时,需要配置如下参数。 表1 创建训练作业的配置说明 参数名称 说明 “创建方式” 选择“自定义算法”。 “启动方式” 选择“自定义”。 “镜像” 选择用于训练的自定义镜像。 “代码目录” 执行本次训练作业所需的代码目录。本文示例的代码目