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让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。 ModelArts自动学习,为入门级用户提供AI零代码解决方案 支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景 自动执行模型开发、训练、调优和推理机器学习的端到端过程 根据最终部署环境和开发者需求的推理速度,自动调优并生成满足要求的模型
限制。这种场景下,建议找到原始镜像重新构建环境进行保存。 解决方法 找到原始镜像重新构建环境。建议使用干净的基础镜像,最小化的安装运行依赖内容,并进行安装后的软件缓存清理,然后保存镜像。 父主题: 镜像保存故障
导出ModelArts数据集中的数据到AI Gallery 针对数据集中的数据,用户可以选中部分数据或者通过条件筛选出需要的数据,导出到AI Gallery。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。发布到AI Gallery中的数据集,可以设置是否公开,将数据集公开给其他人使用。
使用SDK调测单机训练作业 代码中涉及到的OBS路径,请用户替换为自己的实际OBS路径。 代码是以PyTorch为例编写的,不同的AI框架之间,整体流程是完全相同的,仅需修改6和10中的framework_type参数值即可,例如:MindSpore框架,此处framework_
推理前的权重合并转换 模型训练完成后,训练的产物包括模型的权重、优化器状态、loss等信息。这些内容可用于断点续训、模型评测或推理任务等。 在进行模型评测或推理任务前,需要将训练后生成的多个权重文件合并,并转换成Huggingface格式的权重文件。 权重文件的合并转换操作都要求
创建ModelArts数据增强任务 前提条件 数据已准备完成:已经创建数据集或者已经将数据上传至OBS。 确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 创建数据处理任务 登录ModelArts管理控制台,在左侧的导航栏中选择“数据管理>数据处理”,进入“数据处理”页面。 在
使用SDK调测多机分布式训练作业 代码中涉及到的OBS路径,请用户替换为自己的实际OBS路径。 代码是以PyTorch为例编写的,不同的AI框架之间,整体流程是完全相同的,仅需修改7和11中的 framework_type参数值即可,例如:MindSpore框架,此处framew
训练的数据集预处理说明 以 llama2-13b 举例,运行:0_pl_pretrain_13b.sh 训练脚本后,脚本检查是否已经完成数据集预处理的过程。 如果已完成数据集预处理,则直接执行预训练任务。如果未进行数据集预处理,则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data
训练的数据集预处理说明 以llama2-13b举例,使用训练作业运行:0_pl_pretrain_13b.sh训练脚本后,脚本检查是否已经完成数据集预处理。 如果已完成数据集预处理,则直接执行预训练任务。如果未进行数据集预处理,则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data
“名称”:设置此任务的名称。 “标注场景”:选择标注作业的任务类型。 “标签集”:展示当前数据集已有的标签及标签属性。 “启用团队标注”:选择打开,并配置如下团队标注相关参数。 “类型”:设置任务类型,支持“指定标注团队”或“指定标注管理员”。 “选择标注团队”:任务类型设置为“指定标注团队
训练的数据集预处理说明 以llama2-13b举例,使用训练作业运行:obs_pipeline.sh 训练脚本后,脚本自动执行数据集预处理,并检查是否已经完成数据集预处理。 如果已完成数据集预处理,则直接执行训练任务。如果未进行数据集预处理,则会自动执行scripts/llama2/1_preprocess_data
ModelArts Studio大模型即服务平台已预置非量化模型与AWQ-W4A16量化模型的模型模板。 非量化模型可以支持调优、压缩、部署等操作。 量化模型仅支持部署操作。当需要获取SmoothQuant-W8A8量化模型时,则可以通过对非量化模型进行模型压缩获取。
如果您当前使用的浏览器版本过低,将在一定程度上影响页面的显示效果,系统会提示您尽快对浏览器进行升级。 如果您当前使用的浏览器不支持访问管理控制台,系统会建议您对浏览器进行升级或安装支持的浏览器。 表1 PC端浏览器兼容性一览表 浏览器类型 版本 操作系统 兼容性 Internet Explorer 11 Windows
查询API和APP 功能介绍 查询服务授权的API、APP信息。 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 GET /v1/{project_id}/servi
预置工作流生成指定场景模型,无需深究底层模型开发细节。ModelArts PRO底层依托ModelArts平台提供数据标注、模型训练、模型部署等能力。也可以理解过增强版的自动学习,提供行业AI定制化开发套件,沉淀行业知识,让开发者聚焦自身业务。 父主题: 功能咨询
[worker-0] [耗时: 秒] 训练输入(参数名称:)下载失败,失败原因: [worker-0] 正在安装Python依赖包,导入文件: [worker-0] [耗时: 秒] Python依赖包安装完成,导入文件: [worker-0] 训练任务开始运行 [worker-0] 训练任务运行结束,退出码
认证鉴权 调用接口有如下两种认证方式,您可以选择其中一种进行认证鉴权。推荐使用AK/SK认证,其安全性比Token认证要高。 Token认证:通过Token认证通用请求。 AK/SK认证:通过AK(Access Key ID)/SK(Secret Access Key)加密调用请求。
使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性,在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化,支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见表3。
大化地开发数据价值,发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通常可以归纳为几个步骤:确定目的、准备数据、训练模型、评估模型、部署模型。 图1 AI开发流程 确定目的 在开始AI开发之前,必须明确要分析什么?要解决什么问题?商业目的是什么?基于商业的理解,整理AI开发
使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性,在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化,支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见表3。