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-20-21-19”。难例原因ID可选值如下: 0:未识别出任何目标物体。 1:置信度偏低。 2:基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3:预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4:连续多张相似图片的预测结果不一致。 5:图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6
置”、“输出数据目录位置”和“描述”。 您也可以通过单击描述右侧的,对描述信息进行编辑。 从“输出数据目录位置”参数右侧获取详细OBS地址,前往此OBS目录,可以获取批量服务预测结果,包括预测结果文件和模型预测结果。 如果预测成功,目录下有预测结果文件和模型预测结果;如果预测失败,目录下只有预测结果文件。
<exp_name>:实验名称,具体可以设置的值参考<cfgs_yaml_file> 样例配置截图如下: Step2 配置数据输入和输出 单击“增加训练输入”和“增加训练输出”,用于配置训练作业开始时需要输入数据的路径和训练结束后输出数据的路径。 输入指定的目录在训练开始时,平台会自动将指定的OBS路径下的文件copy到容器内
填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成,按“V0001”、“V0002”规则命名,用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。 设置数据处理类型为“数据增强
的精度验证,建议使用开源MME数据集和工具(GitHub - BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models at Evaluation)。 配置需要使用的NPU卡,例如:实际使用的是第1张和第2张卡,此处填写为“0,1”,以此类推。
的精度验证,建议使用开源MME数据集和工具(GitHub - BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models at Evaluation)。 配置需要使用的NPU卡,例如:实际使用的是第1张和第2张卡,此处填写为“0,1”,以此类推。
-20-21-19”。难例原因ID可选值如下: 0:未识别出任何目标物体。 1:置信度偏低。 2:基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3:预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4:连续多张相似图片的预测结果不一致。 5:图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6
方式二:使用AutoAWQ量化工具进行量化。 1、运行“examples/quantize.py”文件进行模型量化,量化时间和模型大小有关,预计30分钟~3小时。 pip install transformers==4.41.0 # AutoAWQ未适配transformers 4.42以上
3版本。 仅支持FP16和BF16数据类型推理。 本案例仅支持在专属资源池上运行。 专属资源池驱动版本要求23.0.6。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.6.3版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异,具体如表1所示。
的精度验证,建议使用开源MME数据集和工具(GitHub - BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models at Evaluation)。 配置需要使用的NPU卡,例如:实际使用的是第1张和第2张卡,此处填写为“0,1”,以此类推。
描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 status 否 Integer 数据集版本状态。可选值如下: 0:创建中 1:运行中
NPU的LoRA训练指导(6.3.905) SD1.5基于DevServer适配PyTorch NPU Finetune训练指导(6.3.904) Open-Clip基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导 AIGC工具tailor使用指导
obs:object:DeleteObjectVersion obs:object:ListMultipartUploadParts obs:object:AbortMultipartUpload obs:object:GetObjectAcl obs:object:GetObjectVersionAcl
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ModelArts支持云审计的关键操作 公有云平台提供了云审计服务。通过云审计服务,您可以记录与ModelArts相关的操作事件,便于日后的查询、审计和回溯。 前提条件 已开通云审计服务。 数据管理支持审计的关键操作列表 表1 数据管理支持审计的关键操作列表 操作名称 资源类型 事件名称 创建数据集
描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workforce_task_id 是 String 团队标注任务ID。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型
orks 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 apiVersion 是 String API版本。可选值如下: v1
报错“ssh: connect to host ModelArts-xxx port xxx: Connection timed out”如何解决? 报错“Host key verification failed.'或者'Port forwarding is disabled.”如何解决? 父主题:
HttpEntity entity = MultipartEntityBuilder.create().addBinaryBody("images", file).setContentType(ContentType.MULTIPART_FORM_DATA).setCharset(Consts
"tools": "tool description (optional)" } ] csv、xlsx csv和xlsx格式数据集仅支持微调。 表格里的一行数据就是一条样本。表格中仅有3个字段:conversation_id、human和assistant。 conversat