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-20-21-19”。难例原因ID可选值如下: 0:未识别出任何目标物体。 1:置信度偏低。 2:基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3:预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4:连续多张相似图片的预测结果不一致。 5:图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6
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训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型(包括llama2、llama3、Qwen、Qwen1.5 ......)的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。
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dependency结构数组 运行代码及模型需安装的包。 model_metrics String 模型评测参数,仅当source_job_id和source_job_version有值且对应的训练作业有评测结果时会返回该结果。 apis String 模型所有的apis入参出参信息。
代码。如下示例中,请创建命名为“test-modelarts”的桶,并创建如表1所示的文件夹。 创建OBS桶和文件夹的操作指导请参见创建桶和新建文件夹。 请确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 表1 OBS桶文件夹列表 文件夹名称 用途 obs://test-mod
如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中,可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中,具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 步骤二 修改训练Yaml配置文件 权重文件支
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data
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指导的讨论范围中。 已完成迁移环境准备,且代码、预训练模型、数据等训练必需内容已经上传到环境中。 约束和限制 安装插件后,大部分能力能够对标在GPU上的使用,但并不是所有行为和GPU上是一一对应的。例如在torch_npu下,当PyTorch版本低于2.1.0时,一个进程只能操作
置”、“输出数据目录位置”和“描述”。 您也可以通过单击描述右侧的,对描述信息进行编辑。 从“输出数据目录位置”参数右侧获取详细OBS地址,前往此OBS目录,可以获取批量服务预测结果,包括预测结果文件和模型预测结果。 如果预测成功,目录下有预测结果文件和模型预测结果;如果预测失败,目录下只有预测结果文件。
绝大多数情况下,昇腾芯片推理性能相比于CPU会好很多,但是也可能会遇到和CPU推理性能并无太大差别甚至出现劣化的情况。造成这种情况的原因可能有如下几种: 模型中存在大量的类似于Pad或者Strided_Slice等算子,其在CPU和Ascend上的实现方法存在差异(硬件结构不同),后者在运算此类算子时涉及到数组的重排,性能较差;
ions 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 is_personal_cluster 否 Boolean 是否查询专属资源池
为云提供了基于对象存储服务OBS+高性能弹性文件服务SFS Turbo的AI云存储解决方案,如下图所示。 SFS Turbo HPC型支持和OBS数据联动,您可以通过SFS Turbo HPC型文件系统来加速对OBS对象存储中的数据访问,并将生成的结果数据异步持久化到OBS对象存储中长期低成本保存。
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