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示例代码 在保存Manifest文件之前需要先创建包含Manifest信息的对象,包括Sample样本信息及其标签信息Annotation,然后将若干个样本组成Manifest。保存的时候调用save接口,将session信息传入,即可保存到指定路径。 from modelarts.dataset
barrier_timeout=3000 图1 修改后的barrier_timeout参数 问题5:训练完成使用vllm0.6.0框架推理失败: 错误截图: 报错原因: 训练时transformers版本要求为4.45.0,训练完成后保存的tokenizer.json文件中的“merges”时保存的是拆开的列表不是字符串,导致推理异常
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进入“算法管理 > 我的订阅”页面,选择订阅的“图像分类-ResNet_v1_50”算法,单击操作列的“创建训练作业”。 在创建训练作业页面,参考如下说明填写关键参数。 “创建方式>我的订阅”:系统默认选择订阅的算法,请勿随意修改。 “训练输入”:选择数据存储位置,然后从弹出的窗口中选择步
日志文件的大小达到限制 问题现象 ModelArts训练作业在运行过程中报错,提示日志文件的大小已达到限制: modelarts-pope: log length overflow(max:1073741824; already: 107341771; new:90), process
当对创建的训练作业不满意时,您可以单击操作列的重建,重新创建训练作业。在重创训练作业页面,会自动填入上一次训练作业设置的参数,您仅需在原来的基础上进行修改即可重新创建训练作业。 停止训练作业 在训练作业列表中,针对“创建中”、“等待中”、“运行中”的训练作业,您可以单击“操作”列的“终止”,停止正在运行中的训练作业。
Notebook实例中的数据或代码文件存储在OBS中。 训练模型 训练作业使用的数据集存储在OBS中。 训练作业的运行脚本存储在OBS中。 训练作业输出的模型存储在指定的OBS中。 训练作业的过程日志存储在指定的OBS中。 AI应用管理 训练作业结束后,其生成的模型存储在OBS中,
实时视频推理、大视频文件。 创建时间 模型的创建时间。 描述 模型的描述。 操作 部署:将模型发布为在线服务、批量服务或边缘服务。 创建新版本:创建新的模型版本。参数配置除版本外,将默认选择上一个版本的配置信息,您可以对参数配置进行修改。 删除:删除对应的模型。 说明: 如果模型的版本已经部署服务,需
Object)结构化知识的场景,标注时不但可以标注出语句当中的实体,还可以标注出实体之间的关系,其在依存句法分析、信息抽取等自然语言处理任务中经常用到。在开始标注之前,您需要了解: 标注作业对应的“实体标签”和“关系标签”已定义好。“关系标签”需设置对应的“起始实体”和“终止实体
在位置,一帧对应的画面可添加多个标签。 支持的标注框与“物体检测”类型一致,详细描述请参见物体检测章节的表2。 图2 视频标注 上一帧对应的画面标注完成后,在进度条处单击播放按钮继续播放,在需要标注处暂停,然后重复执行步骤3完成整个视频的标注。 单击界面右上角的“标注列表”,在“
out of memory 解决方法: 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小,重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级,可参考各个模型深度学习训练加速框架的选择,如原使用Accelerator可替换为Deep
0可以接受180万像素的任意长宽比图像输入(基于最新的 LLaVA-UHD 技术),这使得模型可以感知到小物体、密集文字等更加细粒度的视觉信息。 高效部署。MiniCPM-V2.0可以高效部署在大多数消费级显卡、个人电脑以及移动手机等终端设备。 双语支持。MiniCPM-V2.0提供领先的中英双语多模态能力支持。
表中选择快捷键,然后在标签文本输入框中输入新的标签名称,然后单击“确定”。 选中的音频将被自动移动至“已标注”页签,且在“未标注”页签中,标签的信息也将随着标注步骤进行更新,如增加的标签名称、各标签对应的音频数量。 快捷键的使用说明:为标签指定快捷键后,当您选择一段音频后,在键盘
超参搜索算法的参数列表。 description String 超参搜索算法的描述。 表4 params 参数 参数类型 描述 key String 超参搜索算法的参数名称。 value String 超参搜索算法的参数取值。 type String 超参搜索算法的参数类型。 请求示例
墨西哥城二。 标注作业支持的数据类型 对于不同类型的数据集,用户可以选择不同的标注任务,当前ModelArts支持如下类型的标注任务。 图片 图像分类:识别一张图片中是否包含某种物体。 物体检测:识别出图片中每个物体的位置及类别。 图像分割:根据图片中的物体划分出不同区域。 音频
Unit)和GPU在构造结构上存在差异,因此迁移过程并不是完全平替的关系。昇腾训练芯片属于NPU的范畴,虽然在表达层可以通过torch.cuda和torch.npu的形式来替代,但是真实的算子下发、显存管理、集合通信等存在差异,用户需要了解NPU的运行机制才能更好的使用NPU设备,同时在遇到问题时快速找到原因。 代码迁移操作步骤
查询数据集详情 查询数据集的详细信息,包括数据集的样本信息、版本信息等。 dataset.get_dataset_info() 示例代码 查询数据集详情 from modelarts.session import Session from modelarts.dataset import
barrier_timeout=3000 图1 修改后的barrier_timeout参数 问题5:训练完成使用vllm0.6.0框架推理失败: 错误截图: 报错原因: 训练时transformers版本要求为4.45.0,训练完成后保存的tokenizer.json文件中的“merges”时保存的是拆开的列表不是字符串,导致推理异常
例调度失败”的信息时,可根据具体事件信息确定具体问题原因。 图1 pod状态pending 通过以下命令打印Pod日志信息。 kubectl describe pod ${pod_name} volcano资源调度失败 当volcano的资源出现争抢时,会出现下图中的问题。 图2