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团队标注成员任务状态。可选值如下: 6:已创建。 0:启动中。 1:运行中。 2:验收中。 3:通过,即团队标注任务已完成。 4:驳回,即需要重新修改标注和审核工作。 update_time Long 团队标注成员任务更新时间。 worker_id String 团队标注成员ID。 workforce_task_name
import cv2 cv2.imread('obs://bucket_name/xxx.jpg', cv2.IMREAD_COLOR) 修改为如下代码: 1 2 3 4 import cv2 import numpy as np import moxing as mox img
服务 在llm_inference/ascend_vllm/目录下通OpenAI服务API接口启动服务,具体操作命令如下,可以根据参数说明修改配置。 (1)非多模态 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model ${container_model_path}
边缘服务状态异常,异常信息:实例不存在 Update service status to abnormal, deployment is not exist. 请修改实例后重试。 正常 实例在当前边缘节点状态为xxx,相关信息:xxx Instance is %s in node(%s), %s - 正常
exec(check_program, exec_globals) #第58行 执行精度测试启动脚本opencompass.sh,具体操作命令如下,可以根据参数说明修改参数。请确保${work_dir} 已经通过export设置。 vllm_path=${vllm_path} \ service_port=${service_port}
exec(check_program, exec_globals) #第58行 执行精度测试启动脚本opencompass.sh,具体操作命令如下,可以根据参数说明修改参数。请确保${work_dir} 已经通过export设置。 vllm_path=${vllm_path} \ service_port=${service_port}
边缘服务状态异常,异常信息:实例不存在 Update service status to abnormal, deployment is not exist. 请修改实例后重试。 正常 实例在当前边缘节点状态为xxx,相关信息:xxx Instance is %s in node(%s), %s - 正常
填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成,按“V0001”、“V0002”规则命名,用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 图1 创建数据处理基本信息 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。
X.git cd YOLOX git checkout 4f8f1d79c8b8e530495b5f183280bab99869e845 修改“requirements.txt”中的onnx版本,改为“onnx>=1.12.0”。 将“yolox/data/datasets/coco
ReadOnlyAccess权限。 在ModelArts管理控制台,单击“权限管理 ”,在对应委托的操作列,单击“查看权限 > 去IAM修改委托权限”。 在新页面中,单击“授权记录 > 授权”,搜索“IAM ReadOnlyAccess”,勾选后单击“下一步”并单击“确认”。 验证权限是否配置成功。
zip上传到${workdir}目录下并解压缩,如:/home/ma-user/ws目录下,以下都以/home/ma-user/ws为例,请根据实际修改。 unzip AscendCloud-*.zip 上传tokenizers文件到工作目录中的/home/ma-user/ws/toke
zip上传到${workdir}目录下并解压缩,如SFS Turbo的路径:/mnt/sfs_turbo目录下,以下都以/mnt/sfs_turbo为例,请根据实际修改。 unzip AscendCloud-*.zip unzip AscendCloud-LLM-*.zip Yi-34B、Qwen1.
否 String 根据样本名称搜索(含后缀名)。 sample_time 否 String 样本加入到数据集时,会根据样本在OBS上的最后修改时间(精确到天)建立索引,此处可以根据此时间进行搜索。可选值如下: month:搜索往前30天至今天内添加的样本 day:搜索昨天(往前1天)至今天内添加的样本
source”选“Frequently-used”时,显示此参数。 Code Directory 训练代码目录,系统会自动填写为训练启动文件所在的目录,用户可根据需要修改,所选目录必须是当前工程中的目录且包含启动文件。 当算法来源为自定义镜像,训练代码已预置在镜像中时,该参数可以为空。 Image Path(optional)
docker build -t koyha_ss-train:0.0.1 . Step4 启动镜像 启动容器镜像。启动前可以根据实际需要增加修改参数,Lora微调启动单卡,finetune微调启动八卡。 docker run -itd --name sdxl-train -v /s
383bbd54bc621086e05aa1b030d8d4d5635b25e6 pip install -e . 执行如下精度测试命令,可以根据参数说明修改参数。 lm_eval --model vllm --model_args pretrained=${vllm_path},dtype=auto
在Notebook中,如何使用昇腾多卡进行调试? 更多 模型部署 导入模型时,模型配置文件中的安装包依赖参数如何编写? 使用自定义镜像创建在线服务,如何修改默认端口? 服务预测请求体大小限制是多少? 更多 技术专题 技术、观点、课程专题呈现 ModelArts 构建精准声音模型 利用Model
一个专属的VPC,用户之间隔离;如需要在服务实例中访问名下VPC内的其他服务组件,则可配置此参数为对应VPC的ID。VPC一旦配置,不支持修改。当vpc_id与cluster_id一同配置时,只有专属资源池参数生效。 service_name 是 String 服务名称,支持1-
的实现,继承想要的通用的父类,实现_filter方法,然后在数据预处理的参数里指定自己的handler名称即可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 同样以 llama2 为例,用户可直接编辑 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 脚本,自定义
的实现,继承想要的通用的父类,实现_filter方法,然后在数据预处理的参数里指定自己的handler名称即可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 同样以 llama2 为例,用户可直接编辑 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 脚本,自定义