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--datasets mmlu_gen ceval_gen -w ${output_path} output_path: 要保存的结果路径。 Step2 查看精度测试结果 默认情况下,评测结果会按照result/{model_name}/的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次,则会在{mod
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升级为WebSocket:打开开关 图2 升级为WebSocket 单击“下一步”,确认配置后“提交”,完成在线服务的部署。返回在线服务列表页,查看服务状态变为“运行中”,表示服务部署成功。 WebSocket在线服务调用 WebSocket协议本身不提供额外的认证方式。不管自定义镜像
docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
文件上传下载 如何在Notebook中上传下载OBS文件? 如何上传本地文件至Notebook? 如何导入大文件到Notebook中? upload后,数据将上传到哪里? 如何下载Notebook中的文件到本地? 如何将开发环境Notebook A的数据复制到Notebook B中?
预置物体检测模式 输入 系统预置物体检测输入输出模式,适用于物体检测的模型,使用该模式的模型被标识为物体检测模型。预测请求路径“/”,请求协议为“HTTP”,请求方法为“POST”,调用方需采用“multipart/form-data”内容类型,以“key”为“images”,“
n**\Scripts”。 配置pip源。以Windows环境为例,配置pip源方法如下: 新建pip文件夹。启动cmd,输入set命令,查看APPDATA路径。并在APPDATA对应路径下创建pip文件夹。文件内容示例如下: C:\Users\xxx>set ALLUSERSP
的apis参数说明,示例代码请参见apis参数代码示例。 确认信息填写无误,单击“立即创建”,完成AI应用创建。 在AI应用列表中,您可以查看刚创建的AI应用及其对应的版本。当AI应用状态变更为“正常”时,表示AI应用创建成功。在此页面,您还可以进行创建新版本、快速部署服务、发布AI应用等操作。
的apis参数说明,示例代码请参见apis参数代码示例。 确认信息填写无误,单击“立即创建”,完成AI应用创建。 在AI应用列表中,您可以查看刚创建的AI应用及其对应的版本。当AI应用状态变更为“正常”时,表示AI应用创建成功。在此页面,您还可以进行创建新版本、快速部署服务、发布AI应用等操作。
docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
从Manifest文件导入规范说明 Manifest文件中定义了标注对象和标注内容的对应关系。此导入方式是指导入数据集时,使用Manifest文件。选择导入Manifest文件时,可以从OBS导入。当从OBS导入Manifest文件时,需确保当前用户具备Manifest文件所在OBS路径的权限。
ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而Mo
创建单机多卡的分布式训练(DataParallel) 本章节介绍基于PyTorch引擎的单机多卡数据并行训练。 MindSpore引擎的分布式训练参见MindSpore官网。 训练流程简述 单机多卡数据并行训练流程介绍如下: 将模型复制到多个GPU上 将一个Batch的数据均分到每一个GPU上
增量模型训练 什么是增量训练 增量训练(Incremental Learning)是机器学习领域中的一种训练方法,它允许人工智能(AI)模型在已经学习了一定知识的基础上,增加新的训练数据到当前训练流程中,扩展当前模型的知识和能力,而不需要从头开始。 增量训练不需要一次性存储所有的
欠拟合的解决方法有哪些? 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项,增加决策树的深度,增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法,使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归,用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征,使输入数据具有更强的表达能力。
模型的最大输出长度 --hf-num-gpus, 需要使用的卡数 --batch-size, 推理每次处理的输入数目 -w 存放输出结果的目录 Step2 查看精度测试结果 默认情况下,评测结果会按照result/{model_name}/的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次,则会在{mod
--hf-num-gpus:需要使用的卡数。 --batch-size:推理每次处理的输入数目。 -w:存放输出结果的目录。 Step2 查看精度测试结果 默认情况下,评测结果会按照result/{model_name}/的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次,则会在{mod
【下线公告】华为云ModelArts服务旧版训练管理下线公告 华为云ModelArts服务旧版训练管理在2023年6月30日 00:00(北京时间)正式退市。 下线范围 下线区域:华为云全部Region 下线影响 正式下线后,用户将无法再使用旧版训练管理的功能,包括旧版训练作业、
训练网络迁移总结 确保算法在GPU训练时,持续稳定可收敛。避免在迁移过程中排查可能的算法问题,并且要有好的对比标杆。如果是NPU上全新开发的网络参考PyTorch迁移精度调优,排查溢出和精度问题。 理解GPU和NPU的构造以及运行的差别,有助于在迁移过程中分析问题并发挥NPU的优
--hf-num-gpus:需要使用的卡数。 --batch-size:推理每次处理的输入数目。 -w:存放输出结果的目录。 Step2 查看精度测试结果 默认情况下,评测结果会按照result/{model_name}/的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次,则会在{mod