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在OBS服务中创建桶和文件夹,用于存放样例数据集以及训练代码。需要创建的文件夹列表如表1所示,示例中的桶名称“test-modelarts”和文件夹名称均为举例,请替换为用户自定义的名称。 创建OBS桶和文件夹的操作指导请参见创建桶和新建文件夹。 请确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 表1
数据集版本ID。当导出数据集某一版本的数据时,需要指定该参数。 with_column_header 否 Boolean 导出时是否将列名写到CSV文件的第一行,对于表格数据集有效。可选值如下: true:导出时将列名写到CSV文件的第一行(默认值) false:导出时不将列名写到CSV文件的第一行 表3
服务的性能。 当从第三方推理框架迁移到使用ModelArts推理的模型管理和服务管理时,需要对原生第三方推理框架镜像的构建方式做一定的改造,以使用ModelArts推理平台的模型版本管理能力和动态加载模型的部署能力。本案例将指导用户完成原生第三方推理框架镜像到ModelArts推
Description 训练作业的简要描述。 Algorithm Source 训练算法来源,分为“常用框架”和“自定义镜像”两种,二者选一项即可。 常用框架指使用ModelArts训练管理中支持的常用AI引擎,当前支持的引擎列表请参见ModelArts支持的预置镜像列表。 如果您使用的AI引擎为支
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
instruction:描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input:任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令,即指令为 instruction\ninput。 output:生成的指令的答案。 [ { "instruction":
instruction:描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input:任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令,即指令为 instruction\ninput。 output:生成的指令的答案。 [ { "instruction":
aarch64 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1,执行以下命令配置IP转发。
载至训练容器的“${MA_JOB_DIR}/code”目录中,“code”为OBS存放代码路径的最后一级目录,可以根据实际修改。 启动命令:“python ${MA_JOB_DIR}/code/mnist.py” ,此处的“code”为用户自定义的OBS存放代码路径的最后一级目录,可以根据实际修改。
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。 前提条件 已完成模型开发和训练,使用的AI引擎为ModelArts支持的类型和版本,详细请参见推理支持的AI引擎。 已完成训练的模型包,及其对应的推理代码和配置文件,且已上传至OBS目录中。 确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。
反向提示词,图像生成过程中应避免的提示 否 无 num_inference_steps 推理步骤数,控制推理的步数 否 40 height 生成图像的纵向分辨率 否 1024 width 生成图像的横向分辨率 否 1024 high_noise_frac 高噪声比例,即基础模型跑的步数占总步数的比例 否
写正确的OBS路径。 图2 输入输出设置-数据集 图3 输入输出设置-OBS目录 确认参数填写无误后,单击“创建”,完成数据处理任务的创建。 数据去重算子(SimDeduplication算子) 可以依据用户设置的相似程度阈值完成图像去重处理。图像去重是图像数据处理常见的数据处理
strings 导出的样本ID列表。 search_conditions Array of SearchCondition objects 导出的筛选条件,多个条件之间是或(OR)关系。 train_sample_ratio String 指定发布版本时训练集-验证集的切分比例,默认为1
if_then_steps表示的是当Condition比较的结果为true时允许执行的节点列表,存储的是节点名称;此时else_then_steps中的step跳过不执行。 else_then_step表示的是当Condition比较的结果为false时允许执行的节点列表,存储的是节点名称;此时
个组织。创建组织的详细操作请参见创建组织。 同一个组织内的用户可以共享使用该组织内的所有镜像。 镜像会以快照的形式保存,保存过程约5分钟,请耐心等待。此时不可再操作实例(对于打开的JupyterLab界面和本地IDE仍可操作)。 快照中耗费的时间仍占用实例的总运行时长,如果在快照
ingFace的目录格式。即上传的HuggingFace权重文件存放目录。如果使用了量化功能,则使用量化章节转换后的权重。如果使用的是训练后模型转换为HuggingFace格式的地址,还需要有Tokenizer原始文件。 --max-num-seqs:最大同时处理的请求数,超过后在等待池等候处理。
掉卡 NPU卡丢失。 节点规格的NPU卡数和k8sNode中可调度卡数不一致。 可能是亚健康,建议先重启节点,如果重启节点后未恢复,发起维修流程。 NT_NPU_OTHER NPU 其他 NPU其他错误。 检测到的其他NPU错误,通常为不可自纠正的异常,请联系技术人员支持。 发起维修流程。
将权重文件上传到Server机器中。权重文件的格式要求为Huggingface格式。开源权重文件获取地址请参见支持的模型列表。 如果使用模型训练后的权重文件进行推理,模型训练及训练后的权重文件转换操作可以参考大模型训练相关文档。 权重要求放在磁盘的指定目录,并做目录大小检查,参考命令如下。
每个输出序列要生成的最大Tokens数量。 top_k 否 -1 Int 控制要考虑的前几个Tokens的数量的整数。设置为“-1”表示考虑所有Tokens。 适当降低该值可以减少采样时间。 top_p 否 1.0 Float 控制要考虑的前几个Tokens的累积概率的浮点数。 取值范围:0~1
OBS目录中的文件创建训练作业。如果选择通过数据集作为训练作业的数据源,则需要指定数据集及特定的版本。因此,用户需要为准备好的数据发布一个版本,具体操作参考发布ModelArts数据集中的数据版本。 为了便于后期的模型构建和开发,对同一数据源来说,将其不同时间对数据的处理和标注按