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访问边缘服务 访问边缘服务 当边缘服务和边缘节点的状态都处于“运行中”状态,表示边缘服务已在边缘节点成功部署。 您可以通过以下两种方式,在能够访问到边缘节点的网络环境中,对部署在边缘节点上的边缘服务发起预测请求。 方式一:使用图形界面的软件进行预测(以Postman为例) 方式二:使用curl命令发送预测请求
使用Cloud Shell调试生产训练作业 ModelArts Standard提供了Cloud Shell,可以登录运行中的容器,用于调试生产环境的训练作业。 约束限制 仅专属资源池支持使用Cloud Shell登录训练容器,且训练作业必须处于“运行中”状态。 前提条件:给子账号配置允许使用Cloud
场景介绍 Baichuan2是百川智能推出的 新一代Q开源大语言模型,采用 2.6 万亿 Tokens 的高质量语料训练。在多个权威的中文、英文和多语言的通用、领域 benchmark 上取得同尺寸最佳的效果。包含有 7B、13B 的 Base 和 Chat 版本,并提供了 Chat
发布数据 在AI Gallery中,您可以将个人数据集分享给他人使用。 ModelArts数据管理模块在重构升级中,对未使用过数据管理的用户不可见。建议新用户选择发布OBS或本地的数据集。 前提条件 本地或对象存储服务(OBS)中已准备好待发布的数据集,或ModelArts的数据集列表存在待发布的数据集。
开发第一条Workflow 本章节提供了一个基于图像分类算法,构建包含训练单节点的Workflow的样例。更多节点的构建参数请参考创建Workflow节点。 步骤一:安装开发环境 本案例提供了两种安装开发环境的方法,您可根据使用习惯选择。 方法一:使用JupyterLab打开Notebook实例准备环境
查询模型详情 查询当前模型对象的信息。 示例代码 在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式1:根据导入模型生成的模型对象进行模型详情查询 1 2 3 4 5 6 7 from modelarts
推理专属预置镜像列表 ModelArts的推理平台提供了一系列的基础镜像,用户可以基于这些基础镜像构建自定义镜像,用于部署推理服务。 X86架构(CPU/GPU)的推理基础镜像 表1 TensorFlow AI引擎版本 支持的运行环境 镜像名称 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10
(可选)Session鉴权 Session鉴权概述 Session模块的主要作用是实现与公有云资源的鉴权,并初始化ModelArts SDK Client、OBS Client。当成功建立Session后,您可以直接调用ModelArts的SDK接口。 ModelArts开发环境
通过Token认证的方式访问在线服务 如果在线服务的状态处于“运行中”,则表示在线服务已部署成功,部署成功的在线服务,将为用户提供一个可调用的API,此API为标准Restful API。在集成至生产环境之前,需要对此API进行调测,您可以使用以下方式向在线服务发起预测请求: 方
使用预置镜像制作自定义镜像用于训练模型 使用预置框架构建自定义镜像原理介绍 如果先前基于预置框架且通过指定代码目录和启动文件的方式来创建的训练作业;但是随着业务逻辑的逐渐复杂,您期望可以基于预置框架修改或增加一些软件依赖的时候,可以使用预置框架构建自定义镜像,即在创建训练作业页面
SDXL&SD1.5 ComfyUI插件基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906) ComfyUI是一款基于节点工作流的Stable Diffusion操作界面。通过将Stable Diffusion的流程巧妙分解成各个节点,成功实现了工作流的精确
SDXL ComfyUI插件基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.904) ComfyUI是一款基于节点工作流的Stable Diffusion操作界面。通过将Stable Diffusion的流程巧妙分解成各个节点,成功实现了工作流的精确定制和可靠复
Open-Clip基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导 Open-Clip广泛应用于AIGC和多模态视频编码器的训练。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的DevServer上使用昇腾NPU计算资源开展Open-clip训练的详细过程。完成本方案的部署
SD1.5基于DevServer适配PyTorch NPU Finetune训练指导(6.3.904) Stable Diffusion(简称SD)是一种基于Latent Diffusion(潜在扩散)模型,应用于文生图场景。对于输入的文字,它将会通过一个文本编码器将其转换为文本
创建Notebook实例 在开始进行模型开发前,您需要创建Notebook实例,并打开Notebook进行编码。 背景信息 Notebook使用涉及到计费,具体收费项如下: 处于“运行中”状态的Notebook,会消耗资源,产生费用。根据您选择的资源不同,收费标准不同,价格详情请
使用AI Gallery SDK构建自定义模型 AI Gallery的Transformers库支持部分开源的模型结构框架,并对昇腾系列显卡进行了训练/推理性能优化,可以做到开箱即用。如果你有自己从头进行预训练的模型,AI Gallery也支持使用SDK构建自定义模型接入AI Gallery。
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、
在DevServer上部署SD WebUI推理服务 本章节主要介绍如何在ModelArts的DevServer环境上部署Stable Diffusion的WebUI套件,使用NPU卡进行推理。 步骤一 准备环境 请参考DevServer资源开通,购买DevServer资源,并确保
LLaVA模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906) LLaVA是一种新颖的端到端训练的大型多模态模型,它结合了视觉编码器和Vicuna,用于通用的视觉和语言理解,实现了令人印象深刻的聊天能力,在科学问答(Science QA)上达到了新的高度。
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