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在桶standard-llama2-13b中创建文件夹llama2-13B-chat-hf。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构,此处以llama2-13B为例(权重文件可能变化,以下仅为举例):
ta 【可选】dataset_info.json配置文件所属的绝对路径;如使用自定义数据集,yaml配置文件需添加此参数。 是否选择加速深度学习训练框架Deepspeed,可参考表1选择不同的框架。 是,选用ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器。
placeholder_type=wf.PlaceholderType.INT, default=64, description="每步训练的图片数量(单卡)")), wf.AlgorithmParameters(name="eval_batch_size",
数为AppCode值 请求Body按照接口定义传参,本案例中KEY参数为images,选择为File格式,VALUE参数单击上传需要识别的图片。 图6 Headers 图7 Body 图8 返回结果 常见APP认证报错分析 报错信息 "error_msg": "The API does
${container_name} bash Step5启动推理 本章节介绍SD3模型的推理过程。使用官方提供的已经训练好的模型进行推理,输入prompt生成指定像素的图片。 使用如下命令登录huggingface,并输入个人账号的token: huggingface-cli login 执行如下命令运行推理脚本启动SD3服务:
导入的OBS路径或Manifest路径。 导入Manifest时,path必须精确到具体Manifest文件。 导入为目录时,目前仅支持数据集类型为图片分类、物体检测、图像分割、文本分类、声音分类和表格数据集。 字符限制:不允许出现的特殊字符有换行符(\n)、回车符(\r)、制表符(\t)。
${docker_ip} --served-port ${port} --text 图片内容是什么 表2 脚本参数说明 参数 是否必须 参数类型 描述 image_path 是 str 传给模型的图片路径 payload 是 json 单图单轮对话的post请求json, 可参考表2
${container_name} bash Step5启动推理 本章节介绍SD3模型的推理过程。使用官方提供的已经训练好的模型进行推理,输入prompt生成指定像素的图片。 使用如下命令登录huggingface,并输入个人账号的token: huggingface-cli login 执行如下命令运行推理脚本启动SD3服务:
单击左侧菜单栏对象,进入对象列表。单击存放文件的对象名称,并找到具体的文件,可在文件列表的“加密状态”列查看文件是否加密。文件加密无法取消,请先解除桶加密,重新上传图片或文件。 检查OBS桶的ACLs设置 进入OBS管理控制台,查找对应的OBS桶,单击桶名称进入概览页。 在左侧菜单栏选择“访问权限控制>桶
${docker_ip} --served-port ${port} --text 图片内容是什么 表2 脚本参数说明 参数 是否必须 参数类型 描述 image_path 是 str 传给模型的图片路径 payload 是 json 单图单轮对话的post请求json, 可参考表2
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${docker_ip} --served-port ${port} --text 图片内容是什么 表2 脚本参数说明 参数 是否必须 参数类型 描述 image_path 是 str 传给模型的图片路径 payload 是 json 单图单轮对话的post请求json, 可参考表2
ss表示秒,SSS表示毫秒)。 @modelarts:feature Object 物体检测标签专用内置属性:形状特征,类型为List。以图片的左上角为坐标原点[0, 0],每个坐标点的表示方法为[x, y],x表示横坐标,y表示纵坐标(x和y均>=0)。每种形状的格式如下: bndbox
尝鲜大模型,真正达到“即时接入,即时体验”的效果。 当开发者对希望对模型进行开发和训练,AI Gallery为零基础开发者,提供无代码开发工具,快速推理、部署模型;为具备基础代码能力的开发者,AI Gallery将复杂的模型、数据及算法策略深度融合,构建了一个高效协同的模型体验环
ta 【可选】dataset_info.json配置文件所属的绝对路径;如使用自定义数据集,yaml配置文件需添加此参数。 是否选择加速深度学习训练框架Deepspeed,可参考表1选择不同的框架。 是,选用ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器。
实现对大模型输出的精确把控,不用进行强化学习,也可以准确判断和学习到使用者的偏好,最后,DPO算法还可以与其他优化算法相结合,进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model):是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励
“点击上传”或拖动文件,单击“确认上传”启动上传。 上传单个超过5GB的文件时,请使用Gallery CLI工具。CLI工具的获取和使用请参见Gallery CLI配置工具指南。 文件合集大小不超过50GB。 文件上传完成前,请不要刷新或关闭上传页面,防止意外终止上传任务,导致数据缺失。
ss表示秒,SSS表示毫秒)。 @modelarts:feature Object 物体检测标签专用内置属性:形状特征,类型为List。以图片的左上角为坐标原点[0, 0],每个坐标点的表示方法为[x, y],x表示横坐标,y表示纵坐标(x和y均>=0)。每种形状的格式如下: bndbox
ss表示秒,SSS表示毫秒)。 @modelarts:feature Object 物体检测标签专用内置属性:形状特征,类型为List。以图片的左上角为坐标原点[0, 0],每个坐标点的表示方法为[x, y],x表示横坐标,y表示纵坐标(x和y均>=0)。每种形状的格式如下: bndbox
将模型部署为一个Web Service,并且提供在线的测试UI与监控功能,部署成功的在线服务,将为用户提供一个可调用的API。 将模型部署为批量推理服务 批量服务可对批量数据进行推理,完成数据处理后自动停止。 图2 不同类型的推理作业使用场景 父主题: 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测