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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。本文示例的代码目录为“obs://test-modelarts/ascend/code/”。 “启动命令” 镜像的Python
打开已创建的Notebook实例,选择Notebook的python-3.9.10,即可编辑Untitled.ipynb文件。编写以下代码,并运行Untitled.ipynb文件(用于将OBS中的数据导入至SFS Turbo)。 import moxing as mox #obs存放数据路径 obs_code_dir=
打开已创建的Notebook实例,选择Notebook的python-3.9.10,即可编辑Untitled.ipynb文件。编写以下代码,并运行Untitled.ipynb文件(用于将OBS中的数据导入至SFS Turbo)。 import moxing as mox #obs存放数据路径 obs_code_dir=
通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发 使用JupyterLab在线开发和调试代码 JupyterLab常用功能介绍 在JupyterLab使用Git克隆代码仓 上传文件至JupyterLab 下载JupyterLab文件到本地 在JupyterLab中使用MindInsight可视化作业
Storage Service,简称OBS)存储输入输出数据、运行代码和模型文件,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此,在使用ModelArts之前通常先创建一个OBS桶,然后在OBS桶中创建文件夹用于存放数据。 本文档也以将运行代码存放OBS为例,请参考创建OBS桶,例如桶名:stan
system("pip install numpy==1.15.4") 建议与总结 在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者V
必现的问题,使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。 建议与总结 在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者V
成本管理 成本构成 ModelArts提供AI工具链、AI算力,成本由AI算力的资源成本和运维成本构成。 成本分配 ModelArts支持企业项目管理,可以由企业项目服务来管理同一账号下不同项目的成本。 成本分析 通过华为云费用账单来分析账号下的成本支出情况。 成本优化 长期使用
机构、AI应用开发商、解决方案集成商、企业级/个人开发者等群体,提供安全、开放的共享及交易环节,加速AI资产的开发与落地,保障AI开发生态链上各参与方高效地实现各自的商业价值。 使用流程 本节主要介绍在AI Gallery中管理资产的整体流程。 在AI Gallery中,需要先将本地数据上传到AI
her界面。 在“Notebook”区域下,选择“TensorFlow-1.8”,新建一个ipynb文件。 在新建的Notobook中,在代码输入栏输入如下命令。 !pip install Shapely 在Terminal中安装 例如,通过terminal在“TensorFlow-1
输入预测代码“{"prompt": "你好", "temperature":0, "max_tokens":20}”,单击“预测”既可看到预测结果。 图8 预测-vllm 如果以openai接口启动服务,设置请求路径:“/v1/completions”,输入预测代码“{"prompt":
torch.distributed.barrier() 建议与总结 在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者V
Storage Service,简称OBS)存储输入输出数据、运行代码和模型文件,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此,在使用ModelArts之前通常先创建一个OBS桶,然后在OBS桶中创建文件夹用于存放数据。 本文档也以将运行代码存放OBS为例,请参考创建OBS桶,例如桶名:stan
Storage Service,简称OBS)存储输入输出数据、运行代码和模型文件,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此,在使用ModelArts之前通常先创建一个OBS桶,然后在OBS桶中创建文件夹用于存放数据。 本文档也以将运行代码存放OBS为例,请参考创建OBS桶,例如桶名:stan
准备对应的数据和资源规格后进行使用。 对于开放代码的算法,您也可以在详情页面预览或者下载对应代码。 在“代码”页签,单击右侧的“下载”将完整代码下载到本地,您也可以单击下方列表中的文件名称进行预览。 目前如下后缀结尾的文件类型支持代码预览:txt、py、h、xml、html、c、
输入预测代码“{"prompt": "你好", "temperature":0, "max_tokens":20}”,单击“预测”既可看到预测结果。 图8 预测-vllm 如果以openai接口启动服务,设置请求路径:“/v1/completions”,输入预测代码“{"prompt":
法”,“启动方式”选择“自定义”。 例如,当训练代码启动脚本在OBS路径为“obs://bucket-name/app/code/train.py”,创建作业时配置代码目录为“/bucket-name/app/code/”。则代码目录配置完成后,执行如下命令,那么“run_train
必现的问题,使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。 建议与总结 在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者V
本地IDE(PyCharm) ModelArts提供了一个PyCharm插件工具PyCharm ToolKit,协助用户完成代码上传、提交训练作业、将训练日志获取到本地展示等,用户只需要专注于本地的代码开发即可。 使用PyCharm ToolKit连接Notebook 本地IDE(VS Code) 当用
}, "turn_2": { ... }, "turn_3": { ... }, "category": "Brainstorming" } 如果用户希望将 MOSS 数据集的 Excel 格式转换为,json 格式。可使用代码中提供的 scripts/tools/ExcelToJson