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/home/ma-user/ws/save_dir/llama2-70B_sft_lora_4096 【必改】。训练任务结束生成日志及权重文件目录。根据实际情况决定 SHELL_FOLDER $(dirname $(readlink -f "$0")) 表示执行脚本时的路径。 MODEL_NAME
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量。 帮助用户提高数据的质量。 提供图像、文本、音频、视频等多种格式数据的预览,帮助用户识别数据质量。 提供对数据进行多维筛选的能力,用户可以根据样本属性、标注信息等进行样本筛选。 提供12+标注工具,方便用户进行精细化、场景化和专业化的数据标注。 提供基于样本和标注结果进行特征分析,帮助用户整体了解数据的质量。
请检查在ModelArts所创建运行中的作业,并停止或删除相关作业,即可停止计费。 操作步骤: 在ModelArts管理控制台,单击左侧菜单栏的“总览”,您可以在“总览”区域查看正在收费的作业。再根据实际情况进入管理页面,停止收费。 图1 查看收费作业 进入“ModelArts>Workflow”
retrying”。 原因分析 NCCL是一个提供GPU间通信原语的库,实现集合通信和点对点发送/接收原语。当训练作业出现NCCL的报错时,可以通过调整NCCL的环境变量尝试解决问题。 处理步骤 进入状态“运行失败”的训练作业详情页,单击“日志”页签,查看NCCL报错。 如果出现报错“NCCL
用户采集性能profiling数据后,可通过该工具自动扫描profiling数据,工具分析完数据后会给出可能的性能问题点及调优建议,用户可以根据调优建议做相应的修改适配。目前该工具对CV类模型给出的调优建议较多,LLM类建议稍少,但是总体都有性能提升,实测大约可提升10%~30
针对订阅模型,支持将模型一键部署为服务。 在“订阅模型”列表,单击“版本数量”,在右侧展开版本列表,当订阅模型的版本列表的状态显示为“就绪”时表示模型可以使用。 图1 进入“我的订阅” 在展开的版本列表中,单击“部署 > 在线服务”跳转至部署页面。 图2 部署模型 如果您选择部署的是商用模型
MRS and DLI. CPU 否 是 mlstudio-pyspark2.3.2-ubuntu16.04 CPU算法开发和训练基础镜像,包含可以图形化机器学习算法开发和调测MLStudio工具,并预置PySpark2.3.2 CPU 否 是 mindspore_1.10.0-cann_6
SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时,保持一致。 SAVE_INTERVAL 10 表示训练间隔多少step,则会保存一次权重文件。 模型参数设置规定 TP张量并行 、PP流水线并行、CP context并行的参数设置:TP×PP×CP的值要被NPU数量(word_size)整除。
服务运维和监控的实现步骤。 图3 司乘安全算法 将用户本地开发完成的模型,使用自定义镜像构建成ModelArts Standard推理平台可以用的模型。具体操作请参考从0-1制作自定义镜像并创建模型。 在ModelArts管理控制台,使用创建好的模型部署为在线服务。 登录云监控服
calling 暂不支持。 在Dify中创建Agent进行编配,在右上角单击“Agent 设置”,选择上一步配置好的模型进行使用。 在Agent设置中可以看到Dify已自动将Agent Mode切换到了Function Calling模式。 图1 Agent设置 在“编排”页面的“提示词”文本框,输入以下信息。
), # 训练使用的算法对象,示例中使用AIGallery订阅的算法;部分算法超参的值如果无需修改,则在parameters字段中可以不填写,系统自动填充相关超参值 inputs=wf.steps.JobInput(name="data_url", data=obs_data)
gpu_type String 资源规格GPU的类型。 spec_code String 云资源的规格类型。 max_num Integer 可以选择的最大节点数量。 unit_num Integer 计价单元个数。 storage String 资源规格的ssd大小。 interface_type
当前支持“按节点比例”和“按实例数量”两种滚动方式。 按节点比例:每批次驱动升级的实例数量为“节点比例*资源池实例总数”。 按实例数量:可以设置每批次驱动升级的实例数量。 对于不同的升级方式,滚动升级选择实例的策略会不同: 如果升级方式为安全升级,则根据滚动节点数量选择无业务的节点,隔离节点并滚动升级。
约束限制 总览页面打开的CodeLab不支持此项功能,但是如果用户在AI Hub中打开了可用的案例,会自动跳转到CodeLab中,此时是可以使用这项功能的。 如果切换了Notebook的规格,那么只能在Notebook进行单机调测,不能进行分布式调测,也不能提交远程训练作业。
包年/包月资源 对于包年/包月计费模式的资源,用户在购买时会一次性付费,服务将在到期后自动停止使用。 如果在计费周期内不再使用包年/包月资源,您可以执行退订操作,系统将根据资源是否属于五天无理由退订、是否使用代金券和折扣券等条件返还一定金额到您的账户。详细的退订规则请参见云服务退订规则概览。
情况下,有的实例正常,有的实例异常。正常的实例会产生费用,此时服务状态是concerning。 failed:失败,服务部署失败,失败原因可以查看事件和日志标签。 stopped:停止。 finished:只有批量服务会有这个状态,表示运行完成。 sort_by 否 String
调用成功时无此字段。 job_total_count Integer 查询到的用户创建作业总数。 job_count_limit Integer 用户还可以创建训练作业的数量。 jobs jobs结构数组 训练作业的属性列表,具体请参见表4。 quotas Integer 训练作业的运行数量上限。
“数据增强”表示通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{projec
dict required 参数是否必填标记。 默认required=True。 Delay参数不能设required=False。 运行时前端可以不填此参数。 否 bool 使用案例 int类型参数 from modelarts import workflow as wf wf.Pl