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(可选)本地安装ma-cli 使用场景 本文以Windows系统为例,介绍如何在Windows环境中安装ma-cli。 Step1:安装ModelArts SDK 参考本地安装ModelArts SDK完成SDK的安装。 Step2:下载ma-cli 下载ma-cli软件包。 完成软件包签名校验。
在ModelArts控制台界面上单击VS Code接入并在新界面单击打开,VS Code打开后未进行远程连接 若本地为Linux系统,见原因分析二。 原因分析一 自动安装VS Code插件ModelArts-HuaweiCloud失败。 解决方法一 方法一:检查VS Code网络是否正常。在VS
', type=str, default=os.path.join(file_dir, 'input_dir')) parser.add_argument('--output_dir', type=str, default=os.path.join(file_dir, 'output_dir'))
再启动训练作业。当预处理后的数据不满足训练要求时,也会导致训练作业运行失败。 对于数据集中列的过滤策略如下所示: 如果某一列空缺的比例大于系统设定的阈值(0.9),此列数据在训练时将被剔除。 如果某一列只有一种取值(即每一行的数据都是一样的),此列数据在训练时将被剔除。 对于非纯
软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径:Support-E 请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 模型软件包结构说明 AscendCloud-3rdLLM代码包结构介绍如下,训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中:
UnrecognizedFlagError:Unknown command line flag 'task_index' 原因分析 运行参数中未定义该参数。 在训练环境中,系统可能会传入在Python脚本里没有定义的其他参数名称,导致参数无法解析,日志报错。 处理方法 参数定义中增加该参数的定义,代码示例如下: parser
pipeline代码适配 onnx pipeline的主要作用是将onnx模型进行一系列编排,并在onnx Runtime上按照编排顺序执行。因此,需要将转换得到的mindir模型按照相同的逻辑进行编排,并在MindSpore Lite上执行。只需要将原始onnx的pipeline中涉
ModelArts服务软件开发工具包(ModelArts SDK)是对ModelArts服务提供的REST API进行的Python封装,以简化用户的开发工作。用户直接调用ModelArts SDK即可轻松管理数据集、启动AI训练以及生成模型并将其部署为在线服务。 ModelArts
创建Notebook 创建Notebook时,选择自定义镜像,并选择Step8 注册镜像章中注册的镜像。 图2 选择自定义镜像 资源类型推荐使用专属资源池,规格选到Ascend snt9b,显存规格建议选择64G以上的规格,磁盘规格建议选择500GB及以上。 创建完Noteboo
service_name:服务名称,保存评测结果时创建目录,示例为:llama2-13b-chat-test。 eval_dataset:评测使用的评测集(枚举值),目前仅支持mmlu、ceval。 service_url:成功部署推理服务后的服务预测地址,示例:http://
软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径:Support-E 请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 模型软件包结构说明 AscendCloud-6.3.906代码包中AscendCloud-LLM代码包结构介绍如下,
预置框架启动文件的启动流程说明 ModelArts Standard训练服务预置了多种AI框架,并对不同的框架提供了针对性适配,用户在使用这些预置框架进行模型训练时,训练的启动命令也需要做相应适配。 本章节详细介绍基于不同的预置框架创建训练作业时,如何修改训练的启动文件。 Asc
lArts专属资源池的完全控制权限,以及Notebook所有实例的访问和操作权限。 普通开发者使用开发环境,只需关注对自己Notebook实例的操作权限,包括对自己实例的创建、启动、停止、删除等权限以及周边依赖服务的权限。普通开发者不需要ModelArts专属资源池的操作权限,也
模型训练:ModelArts中支持使用Snt9、Snt9B训练模型。 模型推理:在ModelArts中将模型部署上线为在线服务时,支持使用Snt3、Snt3P、Snt9、Snt9B规格资源进行模型推理。 父主题: 一般性问题
在线服务预测报错MR.0105 问题现象 部署为在线服务,服务处于运行中状态,预测时报错:{ "erno": "MR.0105", "msg": "Recognition failed","words_result": {}}。 图1 预测报错 原因分析 请在“在线服务”详情页面
在线服务预测报错ModelArts.4302 问题现象 在线服务部署完成且服务已经处于“运行中”的状态后,向运行的服务发起推理请求,报错ModelArts.4302。 原因分析及处理方法 服务预测报错ModelArts.4302有多种场景,以下主要介绍两种场景: "error_msg":
odelArts服务并在ModelArts资源上执行管理命令。用户可以使用交互式命令行提示符或脚本通过终端执行命令。为了方便理解,下面将ModelArts CLI统称为ma-cli。ma-cli支持用户在ModelArts Notebook及线下虚拟机中与云端服务交互,使用ma-
托管其他任务类型的模型,其他任务类型的模型被称为自定义模型。但是托管的自定义模型要满足规范才支持使用AI Gallery工具链服务(微调大师、在线推理服务)。 自定义模型的使用流程 托管模型到AI Gallery。 模型基础设置里的“任务类型”选择除“文本问答”和“文本生成”之外的类型。
the new request 原因分析 该报错是因为发送预测请求后,服务出现停止后又启动的情况。 处理方法 需要您检查服务使用的镜像,确定服务停止的原因,修复问题。重新创建AI应用部署服务。 父主题: 服务部署
订阅应用模型与云服务订阅AI应用的区别: 在管理控制台,模型管理所在位置不同。订阅应用统一管理在“AI应用>订阅应用”页面中,而云服务订阅AI应用管理在“AI应用>云服务订阅AI应用”页面中。 模型来源不同。订阅应用,模型来源于AI Gallery;云服务订阅AI应用,模型来源于其他AI服务开发的模型。