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在JupyterLab中使用TensorBoard可视化作业 ModelArts支持在开发环境中开启TensorBoard可视化工具。TensorBoard是TensorFlow的可视化工具包,提供机器学习实验所需的可视化功能和工具。TensorBoard能够有效地展示训练过程中的计算图、各种指标随时间的变化趋势以及训
训练的权重转换说明 以llama2-13b举例,使用训练作业运行0_pl_pretrain_13b.sh脚本。脚本同样还会检查是否已经完成权重转换的过程。 若已完成权重转换,则直接执行预训练任务。若未进行权重转换,则会自动执行scripts/llama2/2_convert_mg_hf
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使用AI Gallery在线推理服务部署模型 AI Gallery支持将训练的模型或创建的模型资产部署为在线推理服务,可供用户直接调用API完成推理业务。 约束限制 如果模型的“任务类型”是“文本问答”或“文本生成”,则支持在线推理。如果模型的“任务类型”是除“文本问答”和“文本
创建在线服务包 功能介绍 计费工作流购买资源。 接口约束 无 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 POST /v2/{project_id}/workfl
单击“确定”,完成DNS内网域名的创建。 VPC访问在线服务 通过VPC访问通道访问在线服务,API如下: https://{DNS内网域名}/{URL} DNS内网域名:设置的内网域名。您还可以通过在线服务列表页,单击“VPC访问通道”,打开弹出框,查看“访问域名”。 URL:在线服务的URL为服务详情页
部署模型为在线服务 模型准备完成后,您可以将模型部署为在线服务,对在线服务进行预测和调用。 约束与限制 单个用户最多可创建20个在线服务。 前提条件 数据已完成准备:已在ModelArts中创建状态“正常”可用的模型。 由于在线运行需消耗资源,确保账户未欠费。 在线服务使用SFS
ppCode认证(部署模型为在线服务中的“支持APP认证”参数)。对于已部署的在线服务,ModelArts支持修改其配置开启AppCode认证。 本文主要介绍如何修改一个已有的在线服务,使其支持AppCode认证并进行在线预测。 前提条件 提前部署在线服务,具体操作可以参考案例:使用ModelArts
训练benchmark工具 工具介绍及准备工作 训练性能测试 训练精度测试 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.5.901)
训练benchmark工具 工具介绍及准备工作 训练性能测试 训练精度测试 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.912)
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训练中的权重转换说明 以 llama2-13b 举例,运行 0_pl_pretrain_13b.sh 脚本。脚本同样还会检查是否已经完成权重转换的过程。 如果已完成权重转换,则直接执行预训练任务。如果未进行权重转换,则会自动执行 scripts/llama2/2_convert_mg_hf
通过Token认证的方式访问在线服务 通过AK/SK认证的方式访问在线服务 通过APP认证的方式访问在线服务 父主题: 访问在线服务支持的访问通道
训练中的权重转换说明 以 llama2-13b 举例,运行 0_pl_pretrain_13b.sh 脚本。脚本同样还会检查是否已经完成权重转换的过程。 若已完成权重转换,则直接执行预训练任务。若未进行权重转换,则会自动执行 scripts/llama2/2_convert_mg_hf
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库。 Tabs 同时打开多个ipynb文件时,通过Tabs激活或选择文件。 Settings JupyterLab工具系统设置。 Help JupyterLab工具自带的帮助参考。 图15 ipynb文件菜单栏中的快捷键 表4 ipynb文件菜单栏中的快捷键 快捷键 说明 保存文件。
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