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下载完成后,将数据上传至SFS相应目录中。由于数据集过大,推荐先通过obsutil工具将数据集传到OBS桶后,再将数据集迁移至SFS。 在本机机器上运行,通过obsutil工具将本地数据集传到OBS桶。 # 将本地数据传至OBS中 # ./obsutil cp ${数据集所在的本地文件夹路径}
练输入路径参数和训练输出路径参数。这四种输入搭建了用户代码和ModelArts Standard后台交互的桥梁。 代码目录路径 您需要在OBS桶中指定代码目录,并将训练代码、依赖安装包或者预生成模型等训练所需文件上传至该代码目录下。训练作业创建完成后,ModelArts会将代码目录及其子目录下载至后台容器中。
handler-name参数说明 数据集预处理中 --handler-name 都会传递参数,用于构建实际处理数据的hanler对象,并根据handler对象对数据集进行解析。文件路径在:ModelLink/modellink/data/data_handler.py。 基类BaseDatasetHandler解析
handler-name参数说明 数据集预处理中 --handler-name 都会传递参数,用于构建实际处理数据的hanler对象,并根据handler对象对数据集进行解析。文件路径在:ModelLink/modellink/data/data_handler.py。 基类BaseDatasetHandler解析
--accuracy 指定模型精度,只支持fp16和fp32。 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
登录AOM控制台 在左侧导航栏选择“告警 > 告警规则”,在右上角单击“添加告警”。 设置告警规则(以NPU掉卡为例)。 规则类型:选择阈值类告警。 监控对象:选择命令行输入。 命令行输入框: sum(nt_npg{type="NT_NPU_CARD_LOSE"} !=2) by (cluster_name
改。修改后,之前添加了此标签的图片,都将被标注为新的标签名称。 删除标签:单击操作列的“删除”按钮,在弹出的对话框中,根据界面提示选择删除对象,然后单击“确定”。 删除后的标签无法再恢复,请谨慎操作。 继续运行 完成数据的确认之后,返回新版自动学习的页面,在数据标注节点单击“继续
单击“确定”。 为子账号配置ModelArts委托权限。 在ModelArts服务页面的左侧导航选择“权限管理 ”,单击“添加授权”。授权对象选择子账号,在已有委托中选择新建的委托,然后单击“创建”。 验证权限是否配置成功。 登录子账号,如果用户能跑通在开发环境中构建并调试推理镜
登录ModelArts管理控制台,进入“AI应用”页面中,单击“创建AI应用”,进入AI应用创建页面,设置相关参数如下: 元模型来源:选择“从对象存储服务(OBS)中选择”。 选择元模型:从OBS中选择一个模型包。 AI引擎:选择“Custom”。 引擎包:从容器镜像中选择一个镜像。
登录ModelArts管理控制台,进入“AI应用”页面中,单击“创建应用”,进入AI应用创建页面,设置相关参数如下: 元模型来源:选择“从对象存储服务(OBS)中选择”。 选择元模型:从OBS中选择一个模型包。 AI引擎:选择“Custom”。 引擎包:从容器镜像中选择一个镜像。
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架LlamaFactory+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite DevServer上的微调方案,包括sft全参和lora 微调。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
Standard开发环境 软件开发的历史,就是一部降低开发者成本,提升开发体验的历史。在AI开发阶段,ModelArts也致力于提升AI开发体验,降低开发门槛。ModelArts Standard开发环境,以云原生的资源使用和开发工具链的集成,目标为不同类型AI开发、探索、教学用户,提供更好云化AI开发体验。
操作流程 使用自定义镜像创建训练作业时,需要您熟悉docker软件的使用,并具备一定的开发经验。详细步骤如下所示: Step1 创建OBS桶和文件夹 Step2 准备脚本文件并上传至OBS中 Step3 制作自定义镜像 Step4 上传镜像至SWR Step5 在ModelArts上创建Notebook并调试
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite DevServer上的预训练和全量微调方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite DevServer上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite DevServer上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite DevServer上的预训练和全量微调方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成
精度校验 转换模型后执行推理前,可以使用benchmark工具对MindSpore Lite云侧推理模型进行基准测试。它不仅可以对MindSpore Lite云侧推理模型前向推理执行耗时进行定量分析(性能),还可以通过指定模型输出进行可对比的误差分析(精度)。 精度测试 benc
使用VSCode-huawei,报错:卸载了‘ms-vscode-remote.remot-sdh’,它被报告存在问题 问题现象 使用华为自研的VS Code软件时,报错“卸载了‘ms-vscode-remote.remot-sdh’,它被报告存在问题”。 原因分析 Remote
使用VSCode-huawei,报错:我们卸载了‘ms-vscode-remote.remot-sdh’,它被报告存在问题 问题现象 使用华为自研的VS Code软件时,报错“我们卸载了‘ms-vscode-remote.remot-sdh’,它被报告存在问题”。 原因分析 Remote