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steps.JobStep( name="training_job", # 训练节点的名称,命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线(_)、中划线(-),并且只能以英文字母开头,长度限制为64字符),一个Workflow里的两个step名称不能重复 title="图像分类训练"
“代码目录” 训练作业代码目录所在的OBS路径。 您可以单击代码目录后的“编辑代码”,在“OBS在线编辑”对话框中实时编辑训练脚本代码。当训练作业状态为“等待中”、“创建中”和“运行中”时,不支持“OBS在线编辑”功能。 说明: 当您使用订阅算法创建训练作业时,不支持该参数。 “启动文件” 训练作业启动文件位置。
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:
--url:API接口公网地址与"/v1/completions"拼接而成,部署成功后的在线服务详情页中可查看API接口公网地址。 图1 API接口公网地址 --app-code:获取方式见访问在线服务(APP认证)。 --tokenizer:tokenizer路径,HuggingF
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、文本分类、声音分类。 import_samples 否 Boolean 是否导入样本。可选值如下: true:导入样本(默认值)
增加3条。 “部署类型” 选择此模型支持部署服务的类型,部署上线时只支持部署为此处选择的部署类型,例如此处只选择在线服务,那您导入后只能部署为在线服务。当前支持“在线服务”、“批量服务”和“边缘服务”。 “启动命令” 指定模型的启动命令,您可以自定义该命令。 说明: 包含字符$,|,>,<,`,
标签列是预测模型的输出。模型训练步骤将使用全部信息训练预测模型,该模型以其他列的数据为输入,以标签列的预测值为输出。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。 说明: “输出路径”是存储自动学习在运行过程中所有产物的路径。 “训练规格”
om格式的模型转换能力,在ModelArts中逐步增加.mindir格式的支持能力。 下线模型转换后是否有替代功能? 您可以通过链接下载ATC模型转换工具,按照指导,在线下转换成.om格式模型。 ModelArts中是否还会增加模型转换的能力? ModelArts开发环境中在贵阳一Region,支持将ONNX或PyTorch模型转换到
1:${port}/v1/completions";若服务部署在生产环境中,该地址由API接口公网地址与"/v1/completions"拼接而成,部署成功后的在线服务详情页中可查看API接口公网地址。 图1 API接口公网地址 few_shot:开启少量样本测试后添加示例样本的个数。默认为3,取值范围为0~5整数。
配置信息。 “部署类型” 选择此模型支持部署服务的类型,部署上线时只支持部署为此处选择的部署类型,例如此处只选择在线服务,那您导入后只能部署为在线服务。当前支持“在线服务”、“批量服务”和“边缘服务”。 “启动命令” 选填参数,指定模型的启动命令,您可以自定义该命令。 如果使用预
解决方法:降低transformers版本到4.42:pip install transformers==4.42 --upgrade 问题6:部署在线服务报错starting container process caused "exec: \"/home/mind/model/run_vllm
是否查询专属资源池支持的服务部署规格列表,默认为false。 infer_type 否 String 推理方式,枚举值如下: real-time:在线服务,默认值 batch:批量服务 edge: 边缘服务 limit 否 String 指定每一页返回的最大条目数,默认为1000。 offset
统一管理AI开发全流程,提升开发效率,记录模型构建实验全流程。 多场景部署,灵活满足业务需求 支持云端/边端部署等多种生产环境。 支持在线推理、批量推理、边缘推理多形态部署。 AI工程化能力,支持AI全流程生命周期管理 支持MLOps能力,提供数据诊断、模型监测等分析能力,训练智能日志分析与诊断。
作业”页面,检查是否有“运行中”的训练作业。如果有,单击该作业列表右方操作下的“停止”即可停止计费。 进入“ModelArts>模型部署>在线服务”页面,检查是否有“运行中”的推理作业。如果有,单击该作业列表右方操作下的“停止”即可停止计费。 进入“ModelArts>模型部署>
请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 schedule 否 Array of Schedule objects 服务调度配置,仅在线服务可配置,默认不使用,服务长期运行。 description 否 String 服务描述,不超过100个字符,不能包含字符有!<>=&"'。不设置此参数表示不更新。
查项出现故障时,隔离故障硬件并重新下发训练作业。针对于分布式场景,容错检查会检查本次训练作业的全部计算节点。 推理部署故障恢复 用户部署的在线推理服务运行过程中,如发生硬件故障导致推理实例故障,ModelArts会自动检测到并迁移受影响实例到其它可用节点,实例启动后恢复推理请求处
助力开发者快速了解并学习大模型。 构建零门槛线上模型体验,零基础开发者开箱即用,初学者三行代码使用所有模型 通过AI Gallery的模型在线模型体验,可以实现模型服务的即时可用性,开发者无需经历繁琐的环境配置步骤,即可直观感受模型效果,快速尝鲜大模型,真正达到“即时接入,即时体验”的效果。
用于后续的训练或推理任务 plot_loss true 用于指定是否绘制损失曲线。如果设置为"true",则在训练结束后,将损失曲线保存为图片 overwrite_output_dir true 是否覆盖输出目录。如果设置为"true",则在每次训练开始时,都会清空输出目录,以便保存新的训练结果。
rk目录下,该目录下的内容在实例停止后会被保留。可以自定义磁盘空间,如果需要存储数据集、模型等大型文件,建议申请规格300GB+。存储支持在线按需扩容。 图2 自定义存储配置 使用Notebook将OBS数据导入云硬盘EVS 打开已创建的Notebook实例,选择Notebook的python-3
rk目录下,该目录下的内容在实例停止后会被保留。可以自定义磁盘空间,如果需要存储数据集、模型等大型文件,建议申请规格300GB+。存储支持在线按需扩容。 图2 自定义存储配置 使用Notebook将OBS数据导入云硬盘EVS 打开已创建的Notebook实例,选择Notebook的python-3