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在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放权重和词表文件,例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹llama2-13B-chat-hf。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结
删除镜像 功能介绍 删除镜像对象,对于个人私有镜像可以通过参数一并删除SWR镜像内容。 接口约束 暂无约束 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 DELETE
modelarts import workflow as wf # 通过ReleaseDatasetStep将输入的数据集对象发布新的版本,输出带有版本信息的数据集对象 # 定义数据集对象 dataset = wf.data.DatasetPlaceholder(name="input_dataset")
创建”,开始创建AI应用。 设置创建AI应用的相应参数。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”,开始创建AI应用。 设置创建AI应用的相应参数。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。
各个使用场景,同时兼顾数据集管理的灵活性,本文档描述数据集管理的接口和描述规范——Manifest文件。 Manifest文件中定义了标注对象和标注内容的对应关系。Manifest文件中也可以只有原始文件信息,没有标注信息,如生成的未标注的数据集。 Manifest文件使用UTF
sample_name String 根据样本名称搜索(含后缀名)。 sample_time String 样本加入到数据集时,会根据样本在OBS上的最后修改时间(精确到天)建立索引,此处可以根据此时间进行搜索。可选值如下: month:搜索往前30天至今天内添加的样本 day:搜索昨天(往前1天)至今天内添加的样本
需要配置“授权对象类型”和“授权对象”指定可访问的子账号。 当“授权对象类型”选择“IAM子用户”时,“授权对象”选择指定的IAM子用户,可选择多个。 当“授权对象类型”选择“联邦用户”时,“授权对象”输入联邦用户的用户名或用户ID,支持配置多个。 当“授权对象类型”选择“委托
ModelArts支持通过导入数据集的操作,导入更多数据。本地标注的数据,当前支持从OBS目录导入或从Manifest文件导入两种方式。导入之后您还可以在ModelArts数据管理模块中对数据进行重新标注或修改标注情况。 从OBS目录导入或从Manifest详细操作指导和规范说明请参见导入数据。 父主题:
方式二:根据创建训练作业生成的训练作业对象查询。 log = job_instance.get_job_log(task_id="worker-0") print(log) 参数说明 表1 Estimator初始化参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 session 是 Object 会话对象,初始化方法请参考Session鉴权。
您还可以使用save_pretrain()方法在本地保存您的量化模型。如果模型是用device_map参数量化的,请确保在保存之前将整个模型移动到GPU或CPU。例如,要将模型保存在CPU上。 quantized_model.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf")
您还可以使用save_pretrain()方法在本地保存您的量化模型。如果模型是用device_map参数量化的,请确保在保存之前将整个模型移动到GPU或CPU。例如,要将模型保存在CPU上。 quantized_model.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf")
您还可以使用save_pretrain()方法在本地保存您的量化模型。如果模型是用device_map参数量化的,请确保在保存之前将整个模型移动到GPU或CPU。例如,要将模型保存在CPU上。 quantized_model.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf")
您还可以使用save_pretrain()方法在本地保存您的量化模型。如果模型是用device_map参数量化的,请确保在保存之前将整个模型移动到GPU或CPU。例如,要将模型保存在CPU上。 quantized_model.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf")
您还可以使用save_pretrain()方法在本地保存您的量化模型。如果模型是用device_map参数量化的,请确保在保存之前将整个模型移动到GPU或CPU。例如,要将模型保存在CPU上。 quantized_model.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf")
您还可以使用save_pretrain()方法在本地保存您的量化模型。如果模型是用device_map参数量化的,请确保在保存之前将整个模型移动到GPU或CPU。例如,要将模型保存在CPU上。 quantized_model.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf")
description String 版本描述信息。 export_images Boolean 发布时是否导出图片到版本输出目录。可选值如下: true:导出图片到版本输出目录 false:不导出图片到版本输出目录(默认值) extract_serial_number Boolean 发布时是否需
服务实例只能调度到指定节点,指定节点不存在则失败。preferred表示弱亲和,服务实例倾向于调度到指定节点,指定节点不满足调度条件,则会调度到其他节点。 pool_infos Array of AffinityPoolInfo objects 配置亲和策略到指定的集群,并指定集群的节点。
创建AI应用 设置创建AI应用的相应参数。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。
设置输入与输出。需根据实际数据情况选择“数据集”或“OBS目录”。设置为“数据集”时,需填写“数据集名称”和“数据集版本”;设置为“OBS目录”时,需填写正确的OBS路径。 图2 输入输出设置-数据集 图3 输入输出设置-OBS目录 确认参数填写无误后,单击“创建”,完成数据处理任务的创建。