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print(engine_dict) 使用案例 主要包含七种场景的用例： 使用订阅自AI Gallery的算法 使用算法管理中的算法 使用自定义算法（代码目录+启动文件+官方镜像） 使用自定义算法（代码目录+脚本命令+自定义镜像） 基于数据集版本发布节点构建作业类型节点 作业类型节点结合可视化能力
导致训练失败。 作业日志选择OBS中的路径，ModelArts的训练作业的日志信息则保存该路径下。 最后，请参考查看日志和性能章节查看LoRA微调的日志和性能。了解更多ModelArts训练功能，可查看模型开发简介。 Step2 配置环境变量 单击“增加环境变量”，在增加的环境
查看模型评估结果 训练作业运行结束后，ModelArts可为您的模型进行评估，并且给出调优诊断和建议。 针对使用预置算法创建训练作业，无需任何配置，即可查看此评估结果（由于每个模型情况不同，系统将自动根据您的模型指标情况，给出一些调优建议，请仔细阅读界面中的建议和指导，对您的模型进行进一步的调优）。
rts推理平台的模型版本管理能力和动态加载模型的部署能力。本案例将指导用户完成原生第三方推理框架镜像到ModelArts推理自定义引擎的改造。自定义引擎的镜像制作完成后，即可以通过模型导入对模型版本进行管理，并基于模型进行部署和管理服务。 适配和改造的主要工作项如下： 图1 改造工作项
类”的数据集，在数据集中上传更多的图片时，是有限制的。要求单张图片大小不超过8MB，且只支持JPG、JPEG、PNG和BMP四种格式的图片。 请注意，针对自动学习功能中的添加图片，其图片大小限制不同，要求上传的图片大小不超过5MB。 解决方案： 方法1：使用导入功能。将图片上传至
计算资源支持按需计费。 表1 适用计费项 计费项 说明 计算资源 公共资源池 包括vCPU、GPU和NPU。 AI专属资源池中的Standard资源池 ModelArts支持购买两种按需计费的资源池，包括公共资源池和专属资源池。 假设您计划购买按需计费的专属资源池，可在ModelArts控制台“AI专属资源池
当前仅支持2019.2-2023.2之间（包含2019.2和2023.2）版本，包括社区版和专业版。 使用PyCharm ToolKit远程连接Notebook开发环境，仅限PyCharm专业版。 使用PyCharm ToolKit提交训练作业，社区版和专业版都支持，PyCharm ToolKit
华为云云商店是软件及服务交易交付平台。云商店AI专区汇聚优质的人工智能服务提供商，提供丰富的人工智能解决方案、应用、API及算法模型，助力用户快速部署、接入、调用相关应用，方便地购买和使用算法模型。 发布至云商店AI专区的模型为商业售卖资产。买家需购买商品的使用配额进行有偿使用。 云商店仅支持企业
64GB”：GPU单卡规格，16GB显存，适合深度学习场景下的算法训练和调测 Ascend规格 有Snt9(32GB显存)单卡、两卡、八卡等规格。配搭ARM处理器，适合深度学习场景下的模型训练和调测。 “存储配置” 包括“云硬盘EVS”、“弹性文件服务SFS”、“对象存储服务OBS”和“并行文件系统PFS”。请根据界面实际情况和需要选择。
source_type String 模型来源的类型，仅当模型为自动学习部署过来时有值，取值为auto。 model_id String 模型id。 model_source String 模型来源。auto：自动学习；algos：预置算法；custom：自定义。 install_type Array
导致训练失败。 作业日志选择OBS中的路径，ModelArts的训练作业的日志信息则保存该路径下。 最后，请参考查看日志和性能章节查看LoRA微调的日志和性能。了解更多ModelArts训练功能，可查看模型开发简介。 Step2 配置环境变量 单击“增加环境变量”，在增加的环境
使用VS Code创建并调试训练作业 由于AI开发者会使用VS Code工具开发算法或模型，为方便快速将本地代码提交到ModelArts的训练环境、贴近本地开发习惯地编写启动命令，ModelArts提供了一个训练作业场景下的IDE插件ModelArts-HuaweiCloud，用
搜索算法配置 ModelArts内置三种超参搜索算法，用户可以根据实际情况选择对应的算法，支持多选。对应的算法和参数解析请参考以下： bayes_opt_search：贝叶斯优化（SMAC） tpe_search：TPE算法 anneal_search：模拟退火算法（Anneal）
flow工作流、停止因运行Workflow工作流而创建的训练作业和部署的服务。同时，也需清理存储到OBS中的数据。 自动学习：自动学习运行时会收取费用，使用完请及时停止自动学习、停止因运行自动学习而创建的训练作业和部署的服务。同时，也需清理存储到OBS中的数据。 Notebook实例：
qwenvl_dataset; bash finetune/finetune_ds.sh; Step2 配置数据输入和输出 单击“增加训练输入”和“增加训练输出”，用于配置训练作业开始时需要输入数据的路径和训练结束后输出数据的路径。 在“输入”的输入框内设置变量：DATA、MODEL。 DATA：训练
qwenvl_dataset; sh finetune/finetune_lora_ds.sh Step2 配置数据输入和输出 单击“增加训练输入”和“增加训练输出”，用于配置训练作业开始时需要输入数据的路径和训练结束后输出数据的路径。 在“输入”的输入框内设置变量：DATA、MODEL。 DATA：训练
Long 指定作业的引擎ID，默认为“0”。查询自动学习资源规格无需此参数。 project_type 否 Integer 项目类型。默认为“0”。 0：非自动学习项目。 1：自动学习，图像分类。 2：自动学习，物体检测。 3：自动学习，预测分析。 请求消息 无请求参数。 响应消息 响应参数如表3所示。
true 使用混合精度格式，减少内存使用和计算需求。二者选其一 learning_rate 2.0e-5 指定学习率 disable_gradient_checkpointing true 关闭重计算，用于禁用梯度检查点，默认开启梯度检查点;在深度学习模型训练中用于保存模型的状态，以便
SDK构建自定义模型，需要了解2个核心基础类“PretrainedModel”和“PretrainedConfig”之间的交互。 “PretrainedConfig”：预训练模型的配置基类 提供模型配置的通用属性和两个主要方法，用于序列化和反序列化配置文件。 PretrainedConfig.from_pretrained(dir)
说明： 成长值相关数据和功能当前是Beta版本，在正式版本发布前可能会发生变化。 我的资产 > 算法 展示个人发布和订阅的算法列表。 “我的发布”：可以查看个人发布的算法信息，如浏览量、收藏量、订阅量等。通过右侧的“上架”、“下架”或“删除”可以管理已发布的算法。资产下架后，已订阅
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