正在生成
详细信息:
检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
什么是Workflow MLOps简介 在介绍Workflow之前,先了解MLOps的概念。 MLOps(Machine Learning Operation)是“机器学习”(Machine Learning)和“DevOps”(Development and Operation
创建ModelArts数据集 在ModelArts进行数据准备,首先需要先创建一个数据集,后续的操作如数据导入、数据分析、数据标注等,都是基于数据集来进行的。 数据集的类型 当前ModelArts支持如下格式的数据集。 图片:对图像类数据进行处理,支持 .jpg、.png、.jpeg、
运行第一条Workflow 了解Workflow的功能与构成后,可通过订阅Workflow的方式尝试运行首条工作流,进一步了解Workflow的运行过程。 数据集准备。 订阅工作流。 运行工作流。 准备数据集 前往AI Gallery,在“资产集市>数据>数据集”页面下载常见生活垃圾图片。
载地址:https://huggingface.co/madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix/tree/main 下载开源数据集并上传到宿主机上,官网下载地址:https://huggingface.co/datasets/lambdalabs/pokemon
使用MaaS调优模型 在ModelArts Studio大模型即服务平台完成模型创建后,可以对模型进行调优,获得更合适的模型。 场景描述 从“我的模型”中选择一个模型进行调优,当模型完成调优任务后会产生一个新的模型,呈现在“我的模型”列表中。 约束限制 训练数据集必须是jsonl
载地址:https://huggingface.co/madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix/tree/main 下载开源数据集并上传到宿主机上,官网下载地址:https://huggingface.co/datasets/lambdalabs/pokemon
添加图片时,图片大小有限制吗? 在数据管理功能中,针对“物体检测”或“图像分类”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。
install等方式安装conda环境依赖。 容器镜像的大小建议小于15G,详细的自定义镜像规范要求请参见训练作业自定义镜像规范。 建议通过开源的官方镜像来构建,例如PyTorch的官方镜像。 建议容器分层构建,单层容量不要超过1G、文件数不大于10w个。分层时,先构建不常变化的层
使用img2dataset工具下载数据集。首先需要在容器安装img2dataset,安装命令如下。 pip install img2dataset 参考官方指导下载开源mscoco数据集。 #下载metadata wget https://huggingface.co/datasets/Christoph
3-cudnn8-ubuntu18.04:v1 . 容器镜像的大小建议小于15G,不能大于25G。否则镜像的迁移、拉起都会存在性能问题。 建议通过开源的官方镜像来构建,例如PyTorch的官方镜像。 建议容器分层构建,单层容量不要超过1G、文件数不大于10w个。分层时,先构建不常变化的层
Transformer)架构,这是一种基于自注意力机制的神经网络模型,广泛用于自然语言处理任务,如文本生成、机器翻译和对话系统等。 DeepSpeed是NVIDIA开源的加速深度学习训练的库。它针对大规模的模型和分布式训练进行了优化,可以显著提高训练速度和效率。DeepSpeed提供了各种技术和优化策略,
MA-Advisor使用指导 工具安装 下载ma-advisor安装包至开发环境中。 (可选)完成软件包签名校验。 a. 下载软件包签名校验文件。 b. 安装openssl并进行软件一致性验证,具体签名校验命令如下: openssl cms -verify -binary -in
部署为在线服务 AI应用准备完成后,您可以将AI应用部署为在线服务,对在线服务进行预测和调用。 约束与限制 单个用户最多可创建20个在线服务。 前提条件 数据已完成准备:已在ModelArts中创建状态“正常”可用的AI应用。 由于在线运行需消耗资源,确保账户未欠费。 操作步骤
install等方式安装conda环境依赖。 容器镜像的大小建议小于15G,详细的自定义镜像规范要求请参见训练作业自定义镜像规范。 建议通过开源的官方镜像来构建,例如PyTorch的官方镜像。 建议容器分层构建,单层容量不要超过1G、文件数不大于10w个。分层时,先构建不常变化的层
方案优势 云端开发调试优势: 环境保持一致 配置一键完成 代码远程调试 资源按需使用 准备工作 下载VS Code IDE,下载路径:开源Visual Studio Code。根据不同的操作系统选择不同的安装包。 创建Notebook实例。 登录ModelArts控制台,单击左侧导航“开发空间
准备MaaS资源 在使用MaaS服务时,需要先完成OBS桶、资源池等准备工作。 准备OBS桶 在ModelArts Studio大模型即服务平台创建自定义模型、调优或压缩模型时,需要在对象存储服务OBS中创建OBS桶,用于存放模型权重文件、训练数据集或者是存放永久保存的日志。 创
r/lib/lib Step7 下载数据集 先创建文件夹用来存放数据集。 mkdir datasets cd datasets 训练使用的开源数据集链接:https://huggingface.co/datasets/LanguageBind/Open-Sora-Plan-v1.0
出最终的比对结果。 该工具的使用指导请参考api_accuracy_checker。 精度比对工具使用说明 ptdbg_ascend是昇腾开源的用于PyTorch框架迁移训练的精度对比工具。使用时需要两组模型运行环境,一组是基于昇腾AI芯片的NPU环境,另一组是CPU/GPU环境
nvidia/cuda:11.1.1-runtime-ubuntu18.04 # 安装 vim / curl / net-tools / ssh 工具(依然使用华为开源镜像站) RUN cp -a /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak && \
nvidia/cuda:11.1.1-runtime-ubuntu18.04 # 安装 vim / curl / net-tools / ssh 工具(依然使用华为开源镜像站) RUN cp -a /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak && \