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running”状态代表启动成功。 kubectl get pod -A 进入容器,{pod_name}替换为您的pod名字(get pod中显示的名字),{namespace}替换为您的命名空间(默认为default)。 kubectl exec -it {pod_name} bash -n
定义镜像的API接口功能,无误后将自定义镜像上传至SWR服务。 将自定义镜像创建为模型:将上传至SWR服务的镜像导入ModelArts的模型管理。 将模型部署为在线服务:将导入的模型部署上线。 本地构建镜像 以linux x86_x64架构的主机为例,您可以购买相同规格的ECS或
支持单节点通过参数配置或者获取训练输出的metric指标信息来决定执行是否跳过,同时可以基于此能力完成对执行流程的控制。 应用场景 主要用于存在多分支选择执行的复杂场景,在每次启动执行后需要根据相关配置信息决定哪些分支需要执行,哪些分支需要跳过,达到分支部分执行的目的,与ConditionStep的使用场景类
thon和pip的安装路径,具体步骤如下。pip的安装路径一般为Python所在目录的Scripts文件夹。 快捷键“win+R”,在“运行”窗口中输入“sysdm.cpl”,单击“确定”。 在“系统属性”中切换到“高级”页签,单击“环境变量”。 在“环境变量”的“用户变量”中鼠
本代码包中集成了不同模型(包括llama2、llama3、Qwen、Qwen1.5 ......)的训练脚本,并可通过统一的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data
体检测等类型,可在自动学习的数据标注页面,单击“同步数据源”,将OBS中的数据重新同步至ModelArts中。 检查OBS的访问权限 如果OBS桶的访问权限设置无法满足训练要求时,将会出现训练失败。请排查如下几个OBS的权限设置。 当前账号具备OBS桶的读写权限(桶ACLs) 进
本代码包中集成了不同模型(包括llama2、llama3、Qwen、Qwen1.5 ......)的训练脚本,并可通过统一的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data
5 ......)的训练脚本(在scripts_modellink下)和配置(在examples/config下),并可通过统一的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 如果用户进行
如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息,说明您没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 支持的特性 表1 本版本支持的特性说明 分类 软件包特性说明 参考文档 三方大模型,包名:AscendCloud-LLM 支持如下模型适配PyTorch-NPU的训练(ModelLink)
本示例仅用于示意Ascend容器镜像制作流程,且在匹配正确的Ascend驱动/固件版本的专属资源池上运行通过。 准备一台Linux aarch64架构的主机,操作系统使用ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并
ModelArts提供了模型训练的功能,方便您查看训练情况并不断调整您的模型参数。您还可以基于不同的数据,选择不同规格的资源池用于模型训练。除支持用户自己开发的模型外,ModelArts还提供了从AI Gallery订阅算法,您可以不关注模型开发,直接使用AI Gallery的算法,通过算法参数的调整,得到一个满意的模型。
ss使用humaneval数据集时,需要执行模型生成的代码。请仔细阅读human_eval/execution.py文件第48-57行的注释,内容参考如下。了解执行模型生成代码可能存在的风险,如果接受这些风险,请取消第58行的注释,执行下面步骤4进行评测。 # WARNING #
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工具开展语言模型的推理精度测试,数据集是ceval_gen、mmlu_gen、math_gen、gsm8k_gen、humaneval_gen。 约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证,不适用于多模态模型的精度验证。多模态模型的精度验证,建议使用开源MME数据集和工具(GitHub
ss使用humaneval数据集时,需要执行模型生成的代码。请仔细阅读human_eval/execution.py文件第48-57行的注释,内容参考如下。了解执行模型生成代码可能存在的风险,如果接受这些风险,请取消第58行的注释,执行下面步骤5进行评测。 # WARNING #
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ss使用humaneval数据集时,需要执行模型生成的代码。请仔细阅读human_eval/execution.py文件第48-57行的注释,内容参考如下。了解执行模型生成代码可能存在的风险,如果接受这些风险,请取消第58行的注释,执行下面步骤进行评测。 # WARNING # This
从OBS中导入模型文件创建模型时,模型文件包需符合ModelArts的模型包规范,推理代码和配置文件也需遵循ModelArts的要求。 本章节提供针对常用AI引擎的自定义脚本代码示例(包含推理代码示例)。模型推理代码编写的通用方法及说明请见模型推理代码编写说明。 Tensorflow