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Standard。资源规格需要使用专属资源池中的昇腾Snt9B资源,请参考创建资源池购买资源。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 专属资源池驱动检查 登录ModelArts控制台,单击“专属资源池 > 弹性集群”,选择创建的专属资源池。 图1 查看专属资源池 在专属池详情页可查看驱动及固件版本。如下图显示Ascend驱动为7
参考线下容器镜像构建及调试章节,构建容器镜像并调试,镜像构建及调试与单机单卡相同。 上传镜像,参考单机单卡训练的上传镜像章节操作。 操作步骤 登录Imagenet数据集下载官网地址,下载Imagenet21k数据集:http://image-net.org/ 下载格式转换后的anno
Standard。资源规格需要使用专属资源池中的昇腾Snt9B资源,请参考创建资源池购买资源。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 专属资源池驱动检查 登录ModelArts控制台,单击“专属资源池 > 弹性集群”,选择创建的专属资源池。 图1 查看专属资源池 在专属池详情页可查看驱动及固件版本。如下图显示Ascend驱动为7
使用Notebook不同的资源规格,为什么训练速度差不多? 如果用户的代码中训练任务是单进程的,使用Notebook 8核64GB,72核512GB训练的速度是基本一致的,例如用户用的是2核4GB的资源,使用4核8GB,或者8核64GB效果是一样的。 如果用户的代码中训练任务是多进程的,使用Notebook
配置了其他端口号,均会导致服务部署失败。您需要把AI应用中的端口号配置为8443,才能保证服务部署成功。 修改默认端口号,具体操作如下: 登录ModelArts控制台,左侧菜单选择“AI应用管理 > AI应用”; 单击“创建”,进入创建AI应用界面,元模型选择“从容器镜像中选择”,选择自定义镜像;
Standard。资源规格需要使用专属资源池中的昇腾Snt9B资源,请参考创建资源池购买资源。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 专属资源池驱动检查 登录ModelArts控制台,单击“专属资源池 > 弹性集群”,选择创建的专属资源池。 图1 查看专属资源池 在专属池详情页可查看驱动及固件版本。如下图显示Ascend驱动为7
#tokenizer目录,需要用户手动创建,后续操作步骤中会提示 |── Llama2-70B |── model #原始权重与tokenizer目录,需要用户手动创建,后续操作步骤中会提示 |──
骤。 图3 司乘安全算法 将用户本地开发完成的模型,使用自定义镜像构建成ModelArts Standard推理平台可以用的模型。具体操作请参考从0-1制作自定义镜像并创建模型。 在ModelArts管理控制台,使用创建好的模型部署为在线服务。 登录云监控服务CES管理控制台,设
导入方式 OBS导入数据方式分为“OBS目录”和“Manifest文件”两种。 OBS目录:指需要导入的数据集已提前存储至OBS目录中。此时需选择用户具备权限的OBS路径,且OBS路径内的目录结构需满足规范,详细规范请参见从OBS目录导入数据规范说明。当前只有“图像分类”、“物体检测”、
自定义镜像的默认用户必须为“uid”为“1000”的用户。 自定义镜像中不能安装GPU或Ascend驱动程序。当用户选择GPU资源运行训练作业时,ModelArts后台自动将GPU驱动程序放置在训练环境中的 /usr/local/nvidia目录;当用户选择Ascend资源运
查询服务对象列表 获取当前用户服务对象列表。 示例代码 在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 场景1:查询当前用户所有服务对象 1 2 3 4 5 6 from modelarts.session
磁盘配额不足。 处理方法 查看虚拟机所使用的存储空间,再查看回收站文件占用内存,根据实际删除回收站里不需要的大文件。 在Notebook实例详情页,查看实例的存储容量。 执行如下命令,排查虚拟机所使用的存储空间,一般接近存储容量,请排查回收站占用内存。 cd /home/ma-user/work
如何删除数据集图片 登录ModelArts管理控制台,左侧菜单栏选择“数据管理>数据标注”,进入数据标注列表,单击需要删除图片的数据集,进入标注详情页。 在“全部”、“未标注”或“已标注”页面中,依次选中需要删除的图片,或者“选择当前页”选中该页面所有图片,然后单击删除。在弹出的
其中,加粗的斜体字段需要根据实际值填写: iam_endpoint为IAM的终端节点。 user_name为IAM用户名。 user_password为用户登录密码。 domain_name为用户所属的账号名。 cn-north-1为项目名,代表服务的部署区域。 返回状态码“201 Create
LLama-Factory ShareGPT 指令微调数据:ShareGPT 格式来源于通过记录 ChatGPT 与用户对话的数据集,主要用于对话系统的训练。它更侧重于多轮对话数据的收集和组织,模拟用户与 AI 之间的交互。数据集包含有以下字段: conversations:包含一系列对话对象,每个
/v1/{project_id}/networks/{network_name} 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。 network_name 是 String 网络资源名称。 请求参数 表2 请求Header参数
#原始权重及tokenizer目录,需要用户手动创建,后续操作步骤中会提示 |── Llama2-70B |── training_data #原始数据目录,需要用户手动创建,后续操作步骤中会提示 |── t
#原始权重与tokenizer目录,需要用户手动创建,后续操作步骤中会提示 |── Llama2-70B |── tokenizers #tokenizer目录,需要用户手动创建,后续操作步骤中会提示 |──
增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。 为提升训练效果,建议在增量训练时,选择质量较高的数据,提升数据标注的质量。 增量训练的操作步骤 登录ModelArts管理控制台,单击左侧导航栏的自动学习。 在自动学习项目管理页面,单击对应的项目名称,进入此项目的自动学习详情页。 在数据
etions"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,HuggingFace的权重路径。若服务部署在Notebook中