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模型的推理过程在自定义镜像中完成,如下载模型,加载模型,执行预处理,完成推理,拼装响应体等。
用户可通过OBS Browser+、obsutil等工具访问和管理OBS桶,将代码、模型文件、数据集等数据上传或下载进行备份。
需要把Notebook中的模型下载到本地后,再放入netron官网中,查看其inputShape。 如果netron中没有显示inputShape,可能由于使用了动态shape模型导致,请确保使用的是静态shape模型,静态shape模型文件导出方法请参考模型准备。
用户可通过OBS Browser+、obsutil等工具访问和管理OBS桶,将代码、模型文件、数据集等数据上传或下载进行备份。
前提条件 Step1 下载并安装PyCharm ToolKit。 在本地PyCharm中已有训练代码工程。 已在OBS中创建桶和文件夹,用于存放数据集和训练输出模型。
content_info 否 表3 从AI Gallery下载数据集时数据集资产的信息。 annotation_config 否 表4 数据标注格式的说明。
您可以通过界面、社区CLI和原生API上传、下载和管理容器镜像。 您制作的自定义镜像需要上传至SWR服务。ModelArts开发环境、训练和创建模型使用的自定义镜像需要从SWR服务管理列表获取。
勾选节点名称,在节点列表上方单击“导出 > 导出全部数据到XLSX”或者“导出 > 导出部分数据到XLSX”,在浏览器的下载记录中查看导出的Excel表格。 驱动升级 支持升级Lite资源池内单个节点驱动版本,或批量升级多个节点的驱动版本。
ListAllMyBuckets obs:object:PutObject obs:bucket:GetBucketAcl obs:bucket:PutBucketAcl obs:bucket:PutBucketCORS 通过ModelArts的Notebook,在JupyterLab中使用OBS上传下载数据
初始化训练作业,将数据下载到local_path中。 执行训练任务,用户的代码需要将训练输出保存在4指定的local_path中。 将训练任务得到的输出上传到4指定的obs_path中,日志上传到7指定的log_url中。 多次调试,与单机调测时8作用相同。
勾选节点名称,在节点列表上方单击“导出 > 导出全部数据到XLSX”或者“导出 > 导出部分数据到XLSX”,在浏览器的下载记录中查看导出的Excel表格。 在节点列表页面中,单击设置图标,支持对节点列表中显示的信息进行自定义。
由于数据集是下载至OBS使用的,所以删除已发布的数据集对使用者无影响。 父主题: 发布分享
数据集对象:使用准备数据集章节下载的数据集即可,填写相应的数据集名称以及版本号。 训练资源规格:配置计算资源。由于举例的算法只能跑GPU,此处必须配置GPU类型的资源,可使用免费规格(modelarts.p3.large.public.free)。
公开数据集下载地址: ShareGPT: https://huggingface.co/datasets/anon8231489123/ShareGPT_Vicuna_unfiltered/resolve/main/ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json
但是自动学习生成的AI应用无法下载,只能用于部署上线。 Standard推理服务部署 只支持使用专属资源池部署的在线服务使用CloudShell访问推理容器,且在线服务必须处于“运行中”状态。
公开数据集下载地址: ShareGPT: https://huggingface.co/datasets/anon8231489123/ShareGPT_Vicuna_unfiltered/resolve/main/ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json
#下载对应依赖 cd ../human-eval #在benchmark_eval目录下 (可选,如果选择使用humaneval数据集) pip install -e .
#下载对应依赖 cd ../human-eval #在benchmark_eval目录下 (可选,如果选择使用humaneval数据集) pip install -e .
#下载对应依赖 cd ../human-eval #在benchmark_eval目录下 (可选,如果选择使用humaneval数据集) pip install -e .
图1 驱动选择 选择后会自动出现Driver版本并下载,或者直接。 wget https://cn.download.nvidia.com/tesla/470.182.03/NVIDIA-Linux-x86_64-470.182.03.run 添加权限。