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购买DevServer资源时如果无可选资源规格,需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数据。
中,具体参考代码上传至OBS。
edge表示边缘服务,通过华为云智能边缘平台,在边缘节点将模型部署为一个Web Service,需提前在IEF(智能边缘服务)创建好节点。
模型管理 使用从训练或者从OBS中选择创建模型,推荐用户使用动态加载的方式导入,动态加载实现了模型和镜像的解耦,便于进行模型资产的保护。用户需要及时更新模型的相关依赖包,解决开源或者第三方包的漏洞。模型相关的敏感信息,需要解耦开,在“在线服务”部署时进行相应配置。
购买DevServer资源时如果无可选资源规格,需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数据。
验证OBS权限。 在左上角的服务列表中,选择OBS服务,进入OBS管理控制台。 在OBS管理控制台,单击右上角的“创建桶”,如果能正常打开页面,表示当前用户具备OBS的操作权限。 验证SWR权限。 在左上角的服务列表中,选择SWR服务,进入SWR管理控制台。
日志提示“Please upgrade numpy to >= xxx to use this pandas version” 问题现象 在安装其他包的时候,有依赖冲突,对numpy库有其他要求,但是发现numpy卸载不了。出现如下类似错误: your numpy version
此处仅介绍关键参数,设置AI应用的详细参数解释请参见从OBS中选择元模型。 根据需要自定义应用的名称和版本。 模型来源选择“从对象存储服务(OBS)中选择”,元模型选择转换后模型的存储路径,AI引擎选择“Custom”,引擎包选择准备镜像中上传的推理镜像。
模型的configuration包含了构建模型所需的所有信息的对象,需要尽可能完整。
训练作业日志中提示 “AttributeError: module '***' has no attribute '***'” 问题现象 训练日志中出现AttributeError: module '***' has no attribute '***'错误。如:AttributeError
两个参数填写的均是OBS路径。 “数据集输入位置”即原始数据存储的OBS路径。 “数据集输出位置”,指在ModelArts完成数据标注后,执行数据集发布操作后,在此指定路径下,按数据集版本,生成相关目录。包含ModelArts中使用的Manifest文件(包含数据及标注信息)。
{"key": "name", "operator": "like", "value": ["trainjob"]}]) print(job_list) 参数说明 表1 get_job_list请求参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 session 是 Object 会话对象
抹零金额 华为云产品定价精度为小数点后8位(单位:元),因此在计费过程中会产生小数点后8位的资源使用费用。而在实际扣费时,仅扣除到小数点后2位,小数点后第3位到第8位部分金额会被舍弃,这种舍弃部分的金额称作抹零金额。
快速配置ModelArts委托授权 创建OBS桶(可选) 创建OBS桶用于ModelArts存储数据 由于ModelArts本身没有数据存储的功能,使用Modelarts Standard进行AI开发过程中的输入数据、输出数据、中间缓存数据都可以在OBS桶中进行存储、读取。
数据集包含有以下字段: conversations:包含一系列对话对象,每个对象都由发言者(from)和发言内容(value)组成。 from:表示对话的角色,可以是"human"(人类)或"gpt"(机器),表示是谁说的这句话。 value:具体的对话内容。
代码上传至OBS 将AscendSpeed代码包AscendCloud-3rdLLM-905-xxx.zip在本地解压缩后,将llm_train文件上传至OBS中。 结合准备数据、准备权重、准备代码,将数据集、原始权重、代码文件都上传至OBS后,OBS桶的目录结构如下。
此处仅介绍关键参数,设置AI应用的详细参数解释请参见从OBS中选择元模型。 根据需要自定义应用的名称和版本。 模型来源选择“从对象存储服务(OBS)中选择”,元模型选择转换后模型的存储路径,AI引擎选择“Custom”,引擎包选择准备镜像中上传的推理镜像。
创建训练作业提示错误码ModelArts.2763 问题现象 创建训练作业时,提示ModelArts.2763 : 选择的支持实例无效,请检查请求中信息的合法性。 原因分析 用户选择的训练规格资源和算法不匹配。 例如:算法支持的是GPU规格,创建训练作业时选择了ASCEND规格的资源类型
PyTorch1.0引擎提示“RuntimeError: std:exception” 问题现象 在使用PyTorch1.0镜像时,必现如下报错: “RuntimeError: std:exception” 原因分析 PyTorch1.0镜像中的libmkldnn软连接与原生torch
string 否 fp16 - Python API 导入包并创建tailor对象。 from tailor.tailor import Tailor onnx_model_path = "./resnet50-v2-7.onnx" # 相对路径或者绝对路径均可以。