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查询数据集的统计信息 功能介绍 查询数据集的统计信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/datasets/{dataset_id
查询团队标注任务统计信息 功能介绍 查询团队标注任务统计信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/datasets
迁移适配 本文以PyTorch框架在NPU上完成自动迁移为例,对适配过程需要修改的部分进行说明。并且针对单卡环境以及单机多卡deepspeed环境提供训练脚本。无特别说明,以ChatGLM-6B源代码根目录作为当前目录。 自动迁移适配 修改“ptuning/main.py”,添加deepspeed_npu
基于MindSpore Lite的模型转换 迁移推理业务的整体流程如下: 模型准备 转换关键参数准备 模型转换 推理应用适配 主要通过MindSpore Lite(简称MSLite)进行模型的转换,进一步通过MindSpore Runtime支持昇腾后端的能力来将推理业务运行到昇腾设备上
配置Workflow的输入输出目录 功能介绍 统一存储主要用于工作流的目录管理,帮助用户统一管理一个工作流中的所有存储路径,主要分为以下两个功能: 输入目录管理:开发者在编辑开发工作流时可以对所有数据的存储路径做统一管理,规定用户按照自己的目录规划来存放数据,而存储的根目录可以根据用户自己的需求自行配置
包年/包月 包年/包月是一种先付费再使用的计费模式,适用于对资源需求稳定且希望降低成本的用户。通过选择包年/包月的计费模式,您可以预先购买云服务资源并获得一定程度的价格优惠。本文将介绍ModelArts资源包年/包月的计费规则。 适用场景 包年/包月计费模式需要用户预先支付一定时长的费用
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持
创建Workflow数据集节点 功能介绍 通过对ModelArts数据集能力进行封装,实现新版数据集的创建功能。主要用于通过创建数据集对已有数据(已标注/未标注)进行统一管理的场景,后续常接数据集导入节点或者数据集标注节点。 属性总览 您可以使用CreateDatasetStep来构建数据集创建节点
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。
发布技术文章(AI说) AI Gallery中的“AI说”,是一个AI开发人员的交流园地。在这里可以阅读其他用户分享的技术文章,并参与评论。也可以发布分享个人技术文章。 前提条件 已入驻AI Gallery。 发布技术文章 进入AI Gallery首页,单击“AI说”,在下拉框中单击
套餐包 购买方式 登录ModelArts管理控制台,在“总览”页中,单击“购买套餐包”,进入“购买套餐包”页面。可根据需要,自行购买适用规格的套餐包。 适用场景 ModelArts服务支持购买套餐包,根据用户选择使用的资源不同进行收费。您可以根据业务需求选择使用不同规格的套餐包。
基本概念 帐号 用户注册时的帐号,帐号对其所拥有的资源及云服务具有完全的访问权限,可以重置用户密码、分配用户权限等。由于帐号是付费主体,为了确保帐号安全,建议您不要直接使用帐号进行日常管理工作,而是创建IAM用户并使用他们进行日常管理工作。 IAM用户 由帐号在IAM中创建的用户,
如何上传数据至OBS? 使用ModelArts进行AI模型开发时,您需要将数据上传至对象存储服务(OBS)桶中。您可以登录OBS管理控制台创建OBS桶,并在您创建的OBS桶中创建文件夹,然后再进行数据的上传,OBS上传数据的详细操作请参见《对象存储服务快速入门》。 您在创建OBS桶时
SDXL&SD1.5 WebUI基于Lite Cluster适配NPU推理指导(6.3.906) 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的Cluster环境中部署Stable Diffusion的WebUI套件,使用NPU卡进行推理。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts
在Notebook上安装配置Grafana 前提条件 已创建CPU或GPU类型的Notebook实例,并处于运行中。 打开Terminal。 操作步骤 在Terminal中依次执行以下命令,下载并安装Grafana。 mkdir -p /home/ma-user/work/grf
查看训练作业事件 训练作业的(从用户可看见训练任务开始)整个生命周期中,每一个关键事件点在系统后台均有记录,用户可随时在对应训练作业的详情页面进行查看。 方便用户更清楚的了解训练作业运行过程,遇到任务异常时,更加准确的排查定位问题。当前支持的作业事件如下所示: 训练作业创建成功 训练作业创建失败报错
配置多分支节点数据 功能介绍 仅用于存在多分支执行的场景,在编写构建工作流节点时,节点的数据输入来源暂不确定,可能是多个依赖节点中任意一个节点的输出。只有当依赖节点全部执行完成后,才会根据实际执行情况自动获取有效输出作为输入。 使用案例 from modelarts import
配置节点参数控制分支执行 功能介绍 支持单节点通过参数配置或者获取训练输出的metric指标信息来决定执行是否跳过,同时可以基于此能力完成对执行流程的控制。 应用场景 主要用于存在多分支选择执行的复杂场景,在每次启动执行后需要根据相关配置信息决定哪些分支需要执行,哪些分支需要跳过,
使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性,在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化,支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件
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