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训练文本分类模型 完成数据标注后,可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的文本分类模型。由于用于训练的文本,至少有2种以上的分类(即2种以上的标签),每种分类的文本数不少于20个。因此在单击“继续运行”按钮之前,请确保已标注的文本符合要求。 操作步骤 在新版自动学习页面,
Step2 权重格式离线转换(可选) 在GPU上AutoAWQ量化完成后,使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包,在线转换会增加启动时间,可以提前对权重进行转换以减少启动时间,转换步骤如下: 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本:
步骤二 权重格式离线转换(可选) 在GPU上AutoAWQ量化完成后,使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包,在线转换会增加启动时间,可以提前对权重进行转换以减少启动时间,转换步骤如下: 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本:
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构建条件节点控制分支执行 功能介绍 主要用于执行流程的条件分支选择,可以简单的进行数值比较来控制执行流程,也可以根据节点输出的metric相关信息决定后续的执行流程。主要应用场景如下: 可以用于需要根据不同的输入值来决定后续执行流程的场景。例如:需要根据训练节点输出的精度信息来决
开发环境的Notebook,根据不同的工作环境,对应支持的镜像和版本有所不同。 表3 新版Notebook支持的镜像 镜像名称 镜像描述 适配芯片 支持SSH远程开发访问 支持在线JupyterLab访问 pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像,预置AI引擎PyTorch1
异常的详细原因、服务被启动、停止、更新的时间点等。 事件保存周期为1个月,1个月后自动清理数据。 查看服务的事件类型和事件信息,请参见查看在线服务的事件 日志 展示当前服务下每个模型的日志信息。包含最近5分钟、最近30分钟、最近1小时和自定义时间段。 自定义时间段您可以选择开始时间和结束时间。
//docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式,离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart
dataset:数据集 obs:OBS swr:SWR model_list:AI应用列表 label_task:标注任务 service:在线服务 conditions 否 Array of Constraint objects 数据约束条件。 value 否 Map<String
用于登录服务器密码。注意admin_pass和key_pair_name必须二选一。密码规则: 长度为8至26个 至少包含大写字母、小写字母、数字及特殊符号(!@%-_=+[{}]:,./?)中的3种 不能与用户名或倒序的用户名相同 不能包含root或administrator及其逆序 arch
dataset:数据集 obs:OBS swr:SWR model_list:AI应用列表 label_task:标注任务 service:在线服务 conditions Array of Constraint objects 数据约束条件。 value Map<String,Object>
什么是ModelArts ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署AI应用,管理全周期AI工作流。 “一站式”是指AI开发的各个环节,包括数据处理、算法开发、模
数据准备使用流程 ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,能够支撑开发者从数据到模型的全流程开发过程,包含数据处理、算法开发、模型训练、模型部署等操作。并且提供AI Gallery功能,能够在市场内与其他开发者分享数据、算法、模型等。为了能帮用户快速准备大量高质量的数
dataset:数据集 obs:OBS swr:SWR model_list:AI应用列表 label_task:标注任务 service:在线服务 conditions Array of Constraint objects 数据约束条件。 value Map<String,Object>
uUtil”、“memUsage”“npuMemUsage”、“npuUtil”、可以添加或取消对应参数的使用情况图。 操作三:鼠标悬浮在图片上的时间节点,可查看对应时间节点的占用率情况。 表2 参数说明 参数 说明 cpuUsage cpu使用率。 gpuMemUsage gpu内存使用率。
${base_image}为基础镜像地址。 ${image_name}为推理镜像名称,可自行指定。 运行完后,会生成推理所需镜像。 如果推理需要使用npu加速图片预处理,需要安装torchvision_npu,可放到镜像制作脚本里面。内容如下: git clone https://gitee.com/ascend/vision
//docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式,离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart
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