检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
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handler对象,并根据handler对象对数据集进行解析。文件路径在:ModelLink/modellink/tasks/preprocess/data_handler
类型type、属性properties,必选属性required 、定义definitions等,JSON Schema通过定义对象属性、类型、格式的方式来引导模型生成一个包含用户信息的JSON对象。 若希望使用JSON Schema,guided_json的写法可参考outlines: Structured
类型type、属性properties,必选属性required 、定义definitions等,JSON Schema通过定义对象属性、类型、格式的方式来引导模型生成一个包含用户信息的JSON对象。 如果希望使用JSON Schema,guided_json的写法可参考outlines: Structured
议避免作业中存在多进程,多节点并发读写同一文件的情况。 检查报错的路径是否为OBS路径 使用ModelArts时,用户数据需要存放在自己OBS桶中,但是训练代码运行过程中不能使用OBS路径读取数据。 原因: 训练作业创建成功后,由于在运行容器直连OBS服务进行训练性能很差,系统会
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handler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handler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
验收结束后,针对不再使用的标注任务,您可单击任务所在行的删除。任务删除后,未验收的标注详情将丢失,请谨慎操作。但是数据集中的原始数据以及完成验收的标注数据仍然存储在对应的OBS桶中。 父主题: 通过团队标注方式标注数据
选择训练代码文件所在的OBS目录。如果自定义镜像中不含训练代码则需要配置该参数,如果自定义镜像中已包含训练代码则不需要配置。 需要提前将代码上传至OBS桶中,目录内文件总大小要小于或等于5GB,文件数要小于或等于1000个,文件深度要小于或等于32。 训练代码文件会在训练作业启动的时候被系
Step1 创建训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及选择上传的镜像。 代码目录选择:OBS桶路径obs://<bucket_name>llm_train/AscendFactory代码目录。 图1 创建训练作业 新的训练方式将统
Step1 创建训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及选择上传的镜像。 代码目录选择:OBS桶路径obs://<bucket_name>llm_train/AscendFactory代码目录。 图1 创建训练作业 新的训练方式将统
类型type、属性properties,必选属性required 、定义definitions等,JSON Schema通过定义对象属性、类型、格式的方式来引导模型生成一个包含用户信息的JSON对象。 如果希望使用JSON Schema,guided_json的写法可参考outlines: Structured
参数 参数类型 描述 data_path String 数据源所在路径。 data_type Integer 数据类型。可选值如下: 0:OBS桶(默认值) 1:GaussDB(DWS)服务 2:DLI服务 3:RDS服务 4:MRS服务 5:AI Gallery 6:推理服务 schema_maps
步骤 操作 说明 相关文档 1 准备工作 在开始使用ModelArts Studio大模型即服务平台前,需要先准备好相关依赖资源,例如创建OBS桶、创建资源池等。 准备MaaS资源 2 模型创建 在ModelArts Studio大模型即服务平台的“模型广场”中选择大模型模板后,需
准备obsutil_linux_amd64.tar.gz的分享链接 单击此处下载obsutil_linux_amd64.tar.gz,将其上传至OBS桶中,设置为公共读。单击属性,单击复制链接。 链接样例如下: https://${bucketname_name}.obs.cn-north-4
参数 参数类型 描述 data_path String 数据源所在路径。 data_type Integer 数据类型。可选值如下: 0:OBS桶(默认值) 1:GaussDB(DWS)服务 2:DLI服务 3:RDS服务 4:MRS服务 5:AI Gallery 6:推理服务 schema_maps
Failed to update service, rollback failed. 请联系技术支持。 正常 [model 0.0.1] OBS桶,OBS并行文件系统,SFS Turbo挂载成功。 [%s] %s volume successfully. - 服务部署和运行过程中,关键事件支持手动/自动刷新。
Failed to update service, rollback failed. 请联系技术支持。 正常 [model 0.0.1] OBS桶,OBS并行文件系统,SFS Turbo挂载成功。 [%s] %s volume successfully. - 服务部署和运行过程中,关键事件支持手动/自动刷新。
长度限制:不少于3字符,不能超过700个字符。 work_path_type 是 Integer 数据集输出路径类型。默认值为0,表示OBS桶。 workforce_information 否 WorkforceInformation object 团队标注信息。 workspace_id
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。
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。