式的。您可以根据实际需求进行选择。 推理速度与模型复杂度强相关,您可以尝试优化模型提高预测速度。 ModelArts中提供了模型版本管理的功能,方便溯源和模型反复调优。 父主题: Standard推理部署
与分类不同,聚类分析数据对象,而不考虑已知的类标号(一般训练数据中不提供类标号)。聚类可以产生这种标号。对象根据最大化类内的相似性、最小化类间的相似性的原则进行聚类或分组。对象的聚类是这样形成的,使得在一个聚类中的对象具有很高的相似性,而与其他聚类中的对象很不相似。 父主题: AI开发基础知识
力场景(4台8卡Vnt1),存储方案使用“SFS(存放数据)+普通OBS桶(存放代码)”,采用分布式训练。 表1 不同场景所需服务及购买推荐 场景 OBS SFS SWR DEW ModelArts VPC ECS EVS 单机单卡 按需购买。(并行文件系统) × 免费。 免费。
[B, N2, S2, D],其中 N2 ≤ 2048,并且N1是N2的正整数倍。 不满足以上场景,则不能实现NPU_Flash_Attn功能。 父主题: 训练脚本说明
对于GQA,key的shape是 [B, N2, S2, D],其中N2 ≤ 2048,并且N1是N2的正整数倍。 不满足以上场景,则不能实现NPU_Flash_Attn功能。 父主题: 训练脚本说明
对于GQA,key的shape是 [B, N2, S2, D],其中N2 ≤ 2048,并且N1是N2的正整数倍。 不满足以上场景,则不能实现NPU_Flash_Attn功能。 父主题: 训练脚本说明
[B, N2, S2, D],其中 N2 ≤ 2048,并且N1是N2的正整数倍。 不满足以上场景,则不能实现NPU_Flash_Attn功能。 父主题: 训练脚本说明
[B, N2, S2, D],其中 N2 ≤ 2048,并且N1是N2的正整数倍。 不满足以上场景,则不能实现NPU_Flash_Attn功能。 父主题: 训练脚本说明
sh文件,来安装依赖以及下载完整代码。 ECS中DockerFIle构建新镜像:在ECS中,通过运行Dockerfile文件会在基础镜像上创建新的镜像。新镜像命名可自定义。Dockerfile会尝试自动下载三方依赖源码并安装依赖的pip包,并将以上源码打包至镜像环境中; 训练作业的资源池以及ECS都需要连通公
#安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 相关文档 和本文档配套的模型训练文档请参考主流开源大模型基于Lite
推理服务启动脚本中添加此参数表示使用,不添加表示不使用。 --quantization:推理量化参数。当使用量化功能,则在推理服务启动脚本中增加该参数,若未使用量化功能,则无需配置。根据使用的量化方式配置,可选择awq或smoothquant方式。 --speculative-model
#安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 相关文档 和本文档配套的模型训练文档请
--quantization:推理量化参数。当使用量化功能,则在推理服务启动脚本中增加该参数,如果未使用量化功能,则无需配置。根据使用的量化方式配置,可选择awq、smoothquant或者GPTQ方式。该参数可与投机推理配合使用,实现投机校验模型的量化功能。 --enable-chunked-
在“未标注”页签文本列表中,页面左侧罗列“标注对象列表”。在列表中单击需标注的文本对象,选择右侧“标签集”中的标签进行标注。一个标注对象可添加多个标签。 以此类推,不断选中标注对象,并为其添加标签。 图4 文本分类标注 当所有的标注对象都已完成标注,单击页面下方“保存当前页”,完成“未标注”列表的文本标注。
删除AI应用 功能介绍 删除AI应用,根据AI应用ID删除指定AI应用,cascade取值为true时除了删除AI应用ID指定的AI应用,还会删除其他与指定AI应用同名不同版本的AI应用;默认只删除当前AI应用ID所对应的AI应用。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API
多模态的主要目标是利用来自多种模态的信息来提升任务的表现力,提供更丰富的用户体验,或是获取更全面的数据分析结果。例如,在实际应用场景中,可以通过结合图像和文本信息来进行更好的对象识别或情感分析。 此外,多模态还可以细分为以下几个方面: 多模态理解:如何让计算机从不同种类的数据源中抽取有用的信息,并将其综合起来形成有意义的知识。
工具MS Convertor、Benchmark和msprof。使用指导详见AIGC工具tailor使用指导。 模型转换工具 离线转换模型功能的工具MSLite Convertor,支持onnx、pth、tensorflowLite多种类型的模型转换,转换后的模型可直接运行在Mi
方式二:使用Java语言发送预测请求 AK/SK签名认证方式,仅支持Body体12M以内,12M以上的请求,需使用Token认证。 客户端须注意本地时间与时钟服务器的同步,避免请求消息头X-Sdk-Date的值出现较大误差。因为API网关除了校验时间格式外,还会校验该时间值与网关收到请求的时间差,如果
样本标注信息。如果不给出,则是未标注对象。 annotations值为一个对象列表。标注属性请见表4。 usage String 用途,可选值为TRAIN、EVAL、TEST、INFERENCE。指明该对象用于训练、评估、测试、推理,如果没有给出该字段,则使用者自行决定如何使用该对象。 inference_loc
流程,也可以根据节点输出的metric相关信息决定后续的执行流程。 配置节点参数控制分支执行与ConditionStep的使用场景类似,但功能更加强大。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。
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