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务。当前支持“在线服务”、“批量服务”和“边缘服务”。 确认信息填写无误,单击“立即创建”,完成AI应用的创建。 在AI应用列表中,您可以查看刚创建的AI应用及其对应的版本。当AI应用状态变更为“正常”时,表示AI应用导入成功。在此页面,您还可以创建新版本、快速部署服务、发布AI应用等操作。
待。当Notebook状态变为“运行中”时,表示Notebook已创建并启动完成。 在Notebook列表,单击实例名称,进入实例详情页,查看Notebook实例配置信息。 在Notebook中打开Terminal,输入启动命令调试代码。 # 建立数据集软链接 # ln -s /
标签,同时可在下拉菜单中选择标签“快捷键”。单击“确定”,完成选中音频的标注操作。 当目录中所有音频都完成标注后,您可以在“已标注”页签下查看已完成标注的音频,或者通过右侧的“全部标签”列表,了解当前已完成的标签名称和标签数量。 同步或添加音频 在“数据标注”节点单击“实例详情”
务。当前支持“在线服务”、“批量服务”和“边缘服务”。 确认信息填写无误,单击“立即创建”,完成AI应用的创建。 在AI应用列表中,您可以查看刚创建的AI应用及其对应的版本。当AI应用状态变更为“正常”时,表示AI应用导入成功。在此页面,您还可以创建新版本、快速部署服务、发布AI应用等操作。
声音分类:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应的模型。 模型注册:将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署:将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页,您可以通过搜索框,根据自动学习的属性类型(项目名称)快速搜索过滤到相应的工作流,可节省您的时间。 登录Mo
图像分类:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应的模型。 模型注册:将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署:将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页,您可以通过搜索框,根据自动学习的属性类型(项目名称)快速搜索过滤到相应的工作流,可节省您的时间。 登录Mo
预测分析:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应的模型。 模型注册:将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署:将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页,您可以通过搜索框,根据自动学习的属性类型(项目名称)快速搜索过滤到相应的工作流,可节省您的时间。 登录Mo
a2-13B/converted_weights \ sh scripts/llama2/llama2.sh 训练完成后,请参考查看日志和性能章节查看LoRA微调训练的日志和性能。 父主题: LLama2系列模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.904)
label文件可以在这里加载,在后处理函数里使用 # label.txt放在obs和模型包的目录 # with open(os.path.join(self.model_path, 'label.txt')) as f: # self.label
ne-parallel-size,默认为1。 注意:权重转换完成后,需要将转换后的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比,查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config.json、special_tokens_map.json等to
denied。请依次排查: 请确保读取的OBS桶和Notebook处于同一站点区域,例如:都在华北-北京四站点。不支持跨站点访问OBS桶。具体请参见查看OBS桶与ModelArts是否在同一个区域。 请确认操作Notebook的账号有权限读取OBS桶中的数据。如没有权限,请参见在Noteb
任务不同调整参数target-pipeline-parallel-size,默认为1。 权重转换完成后,需要将转换后的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比,查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config.json、special_tokens_map.json等to
dataset = create_dataset() loss_cb = LossMonitor() cb = [loss_cb] if int(os.getenv('RANK_ID')) == 0: batch_num = dataset.get_dataset_size() # 开启优雅退出保存
为了保障工作中遵循正确的安全准则,以下是一些建议:\n\n1.了解相关安全规定和标准:了解相关的安全规定和标准,并遵守它们。这可以包括公司和政府的安全标准,以及行业标准和最佳实践。\n\n2.培训和教育:确保您和您的同事接受了必要的培训和教育,以了解正确的安全准则和行为。\n\n3.使用正确的工具和设备
为了保障工作中遵循正确的安全准则,以下是一些建议:\n\n1.了解相关安全规定和标准:了解相关的安全规定和标准,并遵守它们。这可以包括公司和政府的安全标准,以及行业标准和最佳实践。\n\n2.培训和教育:确保您和您的同事接受了必要的培训和教育,以了解正确的安全准则和行为。\n\n3.使用正确的工具和设备
次执行forward阶段)的堆栈信息。 图3 堆栈信息 部分情况下也需要查看GPU训练时的堆栈信息来排除GPU和NPU是否执行的不同逻辑代码。这种情况可以根据NPU Name在dump阶段生成的.pkl文件中查找。在ptdbg-ascend中,有支持使用API接口parse堆栈信息的方式,代码如下:
图片标注支持多标签,即一张图片可添加多个标签。 标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线或下划线组成。 当图片目录中所有图片都完成标注后,您可以在“已标注”页签下查看已完成标注的图片,或者通过右侧的“全部标签”列表,了解当前已完成的标签名称和标签数量。 同步或添加图片 在“数据标注”节点单击“实例详情”
服务。当前支持“在线服务”、“批量服务”和“边缘服务”。 确认信息填写无误,单击“立即创建”,完成AI应用导入。 在AI应用列表中,您可以查看刚创建的AI应用及其对应的版本。当AI应用状态变更为“正常”时,表示AI应用创建成功。在此页面,您还可以创建新版本、快速部署服务、发布AI应用等操作。
Postman软件界面 在Postman界面填写参数,以图像分类举例说明。 选择POST任务,将某个边缘节点的调用地址(通过边缘服务详情界面-节点信息页签查看)复制到POST后面的方框。 图2 POST参数填写 在Body页签,根据AI应用的输入参数不同,可分为“文件输入”或“文本输入”。 文件输入
0528150158-b521cc0 镜像发布到SWR,从SWR拉取 固件驱动:23.0.5 CANN:cann_8.0.rc2 容器镜像OS:hce_2.0 PyTorch:pytorch_2.1.0 FrameworkPTAdapter:6.0.RC2 如果用到CCE,版本要求是CCE