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h", "dataset_id" : "gfghHSokody6AJigS5A", "import_path" : "obs://test-obs/daoLu_images/animals/", "import_type" : 0, "total_sample_count"
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发布后可获得数据集A和数据集B的Manifest文件。可通过数据集的“数据集输出位置”获得此文件。 创建一个空数据集C,即无任何输出,其输入位置选择一个空的OBS文件夹。 在数据集C中,执行导入数据操作,将数据集A和数据集B的Manifest文件导入。 导入完成后,即将数据集A和数据集B的数据分别都
处理方法 公共资源池容器Docker size的大小最大支持50G,专属资源池Docker size的大小最大支持50G。 如果使用的是OBS导入或者训练导入,则包含基础镜像、模型文件、代码、数据文件和下载安装软件包的大小总和。 如果使用的是自定义镜像导入,则包含解压后镜像和镜像下载文件的大小总和。
前提条件 在“我的模型”页面存在已创建成功的模型。 已准备好训练数据集,并存放于OBS桶中,OBS桶必须和MaaS服务在同一个Region下。 当需要永久保存日志时,需要准备好存放日志的OBS路径,OBS桶必须和MaaS服务在同一个Region下。 创建调优任务 登录ModelArts管理控制台。
Qwen2-72B √ x Qwen2-72B-1K √ x 前提条件 在“我的模型”页面存在已创建成功的模型。 已准备好用于存放压缩后模型权重文件的OBS桶,OBS桶必须和MaaS服务在同一个Region下。 创建压缩任务 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中,选择“ModelArts
Sumarywriter('./path)/to/log') 解决方案3 存储路径设为本地路径,如cache/tensorboard,不要使用OBS路径。 问题现象4 使用pytorch中的dataloader读数据时,作业卡在读数据过程中,日志停在训练的过程中并不再更新日志。 解决方案4
户可以顺利完成某些ModelArts操作。 举例,如果用户需要用OBS中的数据进行训练,当已经为IAM用户配置ModelArts训练权限时,仍需同时为其配置对应的OBS权限(读、写、列表),才可以正常使用。其中OBS的列表权限用于支持用户从ModelArts界面上选择要进行训练的
章节。 委托授权 为了完成AI计算的各种操作,ModelArts在AI计算任务执行过程中需要访问用户的其他服务,例如训练过程中,需要访问OBS读取用户的训练数据。在这个过程中,就出现了ModelArts“代表”用户去访问其他云服务的情形。从安全角度出发,ModelArts代表用户
本次批量服务的任务结束时间。 描述 您可以单击编辑按钮,添加服务描述。 输入数据目录位置 本次批量服务中,输入数据的OBS路径。 输出数据目录位置 本次批量服务中,输出数据的OBS路径。 AI应用名称&版本 本次批量服务所使用的AI应用名称及版本。 运行日志输出 默认关闭,批量服务的运行
t.json" 同时也可以为“dict”类型的变量 ,如: data = { "is_training": "False", "observations": [[1,2,3,4]], "default_policy/eps:0" : "0.0" } path 否 String
准备Notebook ModelArts Notebook云上云下,无缝协同,更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看Notebook使用场景介绍。本案例中使用ModelArts的开发环境Notebook部署推理服务进行调试,请按照以下步骤完成Notebook的创建。
print(predictor_list) 参数说明 表1 查询检索参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 session 是 Object 会话对象,初始化方法见Session鉴权。 service_id 否 String 服务ID,默认不过滤服务ID。 service_name 否 String
准备Notebook ModelArts Notebook云上云下,无缝协同,更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看Notebook使用场景介绍。本案例中使用ModelArts的开发环境Notebook部署推理服务进行调试,请按照以下步骤完成Notebook的创建。
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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 Cluster上的训练方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于企业客户,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。
准备Notebook ModelArts Notebook云上云下,无缝协同,更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看开发环境介绍。本案例中使用ModelArts的开发环境Notebook部署推理服务进行调试,请按照以下步骤完成Notebook的创建。 登录M
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。