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可视化作业的名称。 service_url String 可视化作业的endpoint。 resource_id String 可视化作业的计费资源ID。 job_id Long 可视化作业的ID。 job_desc String 可视化作业的具体描述。 duration Long 可视化作业的运行时长,单位为毫秒。
描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 resource_id 是 String 资源ID,当前支持传数据集ID。 task_id 是 String 导出任务ID。 请求参数 无 响应参数 状态码: 200 表2 响应Body参数
推理前的权重合并转换 模型训练完成后,训练的产物包括模型的权重、优化器状态、loss等信息。这些内容可用于断点续训、模型评测或推理任务等。 在进行模型评测或推理任务前,需要将训练后生成的多个权重文件合并,并转换成Huggingface格式的权重文件。 权重文件的合并转换操作都要求
人工标注视频数据 由于模型训练过程需要大量有标签的视频数据,因此在模型训练之前需对没有标签的视频添加标签。通过ModelArts您可对视频添加标签,快速完成对视频的标注操作,也可以对已标注视频修改或删除标签进行重新标注。 视频标注仅针对视频帧进行标注。 开始标注 登录ModelA
Gallery中的模型部署为AI应用。 发布后的资产,可通过微调大师训练模型和在线推理服务部署模型,具体可参见使用AI Gallery微调大师训练模型、使用AI Gallery在线推理服务部署模型。 图1 AI Gallery使用流程 AI Gallery也支持管理从Model
如果指定则为per-channel粒度量化,否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考Step6 启动推理服务,启动推理服务时添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization smoothquant --dtype=float16
如果指定则为per-channel粒度量化,否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考Step3 启动推理服务,启动推理服务时添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization smoothquant --dtype=float16
__name__ == "__main__": state_npu_path = os.path.join("trainer_state_npu.json") state_gpu_path = os.path.join("trainer_state_gpu.json")
--per-channel:权重量化方法,若指定则为per-channel粒度量化,否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考Step3 启动推理服务,启动推理服务时添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization smoothquant 父主题:
--per-channel:权重量化方法,若指定则为per-channel粒度量化,否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考Step6 启动推理服务,启动推理服务时添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization smoothquant 父主题:
求配置需要的ModelArts服务的权限(参见依赖和委托中ModelArts服务对应的依赖策略项)。 操作步骤 使用主用户账号登录管理控制台,鼠标放在右上角用户名,在下拉框中选择“统一身份认证”,进入统一身份认证(IAM)服务。 在统一身份认证服务页面的左侧导航选择“权限管理 >
如果指定则为per-channel粒度量化,否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考Step6 启动推理服务,启动推理服务时添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization smoothquant --dtype=float16
--per-channel:权重量化方法,若指定则为per-channel粒度量化,否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考Step3 启动推理服务,启动推理服务时添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization smoothquant 父主题:
发布ModelArts数据集中的数据版本 ModelArts在数据准备过程中,针对同一数据源的数据,对不同时间处理或标注后的数据,按照版本进行区分方便后续模型构建和开发时选择对应的数据集版本进行使用。 关于数据集版本 针对刚创建的数据集(未发布前),无数据集版本信息,必须执行发布操作后,才能应用于模型开发或训练。
单模型性能调优AOE 使用AOE工具可以在模型转换阶段对于模型运行和后端编译过程进行执行调优,注意AOE只适合静态shape的模型调优。在AOE调优时,容易受当前缓存的一些影响,建议分两次进行操作,以达到较好的优化效果(第一次执行生成AOE的知识库,在第二次使用时可以复用)。在该
人工标注音频数据 由于模型训练过程需要大量有标签的音频数据,因此在模型训练之前需对没有标签的音频添加标签。通过ModelArts您可对音频进行一键式批量添加标签,快速完成对音频的标注操作,也可以对已标注音频修改或删除标签进行重新标注。音频标注涉及到的标注标签和声音内容只支持中文和英文,不支持小语种。
标注声音分类数据 项目创建完成后,将会自动跳转至新版自动学习页面,并开始运行,当数据标注节点的状态变为“等待操作”时,需要手动进行确认数据集中的数据标注情况,也可以对数据集中的数据进行标签的修改,数据的增加或删减。 图1 数据标注节点状态 音频标注 在新版自动学习页面单击“实例详
标注文本分类数据 项目创建完成后,将会自动跳转至新版自动学习页面,并开始运行,当数据标注节点的状态变为“等待操作”时,需要手动进行确认数据集中的数据标注情况,也可以对数据集中的数据进行标签的修改,数据的增加或删减。 图1 数据标注节点状态 双击“数据标注”节点,单击实例详情按钮,打开数据标注页面。
创建Workflow数据集版本发布节点 功能介绍 通过对ModelArts数据集能力进行封装,实现数据集的版本自动发布的功能。数据集版本发布节点主要用于将已存在的数据集或者标注任务进行版本发布,每个版本相当于数据的一个快照,可用于后续的数据溯源。主要应用场景如下: 对于数据标注这
LoRA微调训练 本章节以Llama2-70B为例,介绍LoRA微调训练的全过程。对于Llama2-7B和Llama2-13B,操作过程与Llama2-70B相同,只需修改对应参数即可。 Step1 LoRA微调数据处理 训练前需要对数据集进行预处理,转化为.bin和.idx格式文件,以满足训练要求。