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MaaS服务提供了按需套餐包,用户可以提前购买按需套餐包,从而获得灵活的、更高性价比的算力资源。当购买了套餐包,在使用公共资源池运行任务时,将会优先抵扣套餐包的配额,超出当前套餐包的额度或使用时段,将自动转为按需收费。 关于套餐包的约束限制、资源包抵扣顺序和套餐包余量预警请参见套餐包。 购买操作如下:
max_model_len 解决方法: 修改config.json文件中的"seq_length"的值,"seq_length"需要大于等于 --max-model-len的值。 config.json存在模型对应的路径下,例如:/data/nfs/benchmark/tokeniz
max_model_len 解决方法: 修改config.json文件中的"seq_length"的值,"seq_length"需要大于等于 --max-model-len的值。 config.json存在模型对应的路径下,例如:/data/nfs/benchmark/tokeniz
使IAM用户对组织内所有镜像享有读取/编辑/管理的权限。 只有具备“管理”权限的帐号和IAM用户才能添加授权。 登录容器镜像服务控制台。 在左侧菜单栏选择“组织管理”,单击组织名称。 在“用户”页签下单击“添加授权”,在弹出的窗口中为IAM用户选择权限,然后单击“确定”。 SWR授权管理详情可参考授权管理。
txt”为文件在Notebook中的存储路径,“obs://bucket_name/obs_file.txt”为该文件上传到OBS的存储路径,其中“bucket_name”为OBS中创建的桶的名称,“obs_file.txt”为上传的文件。 使用OBS或ModelArts SDK将OBS中的文件下载到本地。
8:图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9:图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10:图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11:图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12:图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
方法二:新建一个文件夹,移动checkpoints文件夹的数据到新建的文件夹下。 执行mkdir xxx命令,新建一个文件夹,例如“xxx”(不要用checkpoints关键字命名) 然后移动checkpoints文件夹的数据到新建的文件夹下,删除根目录下checkpoints文件夹即可。
覆盖真实环境的所有场景。 训练集的数据质量对于模型的精度有很大影响,建议训练集音频的采样率和采样精度保持一致。 标注质量对于最终的模型精度有极大的影响,标注过程中尽量不要出现误标情况。 音频标注涉及到的标注标签和声音内容只支持中文和英文,不支持小语种。 数据上传至OBS 在本文档
模型遵循的使用许可协议,根据业务需求选择合适的许可证类型。 语言 选择使用模型时支持的输入输出语言。 框架 选择构建模型使用的AI开发框架。 任务类型 选择模型支持的任务类型,不同任务类型支持的AI Gallery工具链服务请参见表3。 文本问答:从给定文本中检索问题的答案,适用于从文档中搜索答案的场景。 文本
下拉框中选择您所需的DWS集群。 数据库名称:根据选择的DWS集群,填写数据所在的数据库名称。 表名称:根据选择的数据库,填写数据所在的表。 用户名:输入DWS集群管理员用户的用户名。 密码:输入DWS集群管理员用户的密码。 从DWS导入数据,需要借助DLI的功能,如果用户没有访
本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的LoRA训练过程。LoRA训练是指在已经训练好的模型基础上,使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。修改数据集路径、模型路径。脚本里写到datasets路径即可。 run_lora_sdxl中的vae路径要准确写到sdxl_vae
本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的LoRA训练过程。LoRA训练是指在已经训练好的模型基础上,使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。修改数据集路径、模型路径。脚本里写到datasets路径即可。 run_lora_sdxl中的vae路径要准确写到sdxl_vae
出现此问题时,表示数据不满足数据管理模块的要求,导致数据集发布失败,无法执行自动学习的下一步流程。 请根据如下几个要求,检查您的数据,将不符合要求的数据排除后再重新启动自动学习的训练任务。 ModelArts.4710 OBS权限问题 ModelArts在跟OBS交互时,由于权限相关的问题导致。当界面提示“OBS
针对ModelArts中创建的AI应用,支持以下三种发布方式: 发布至AI Gallery AI Gallery是在ModelArts的基础上构建的开发者生态社区,提供算法、模型、数据集等内容的共享,为高校科研机构、AI应用开发商、解决方案集成商、企业级个人开发者等群体,提供安全、开放的共享,加速AI资产的开发与落地。
针对ModelArts中创建的AI应用,支持以下三种发布方式: 发布至AI Gallery AI Gallery是在ModelArts的基础上构建的开发者生态社区,提供算法、模型、数据集等内容的共享,为高校科研机构、AI应用开发商、解决方案集成商、企业级个人开发者等群体,提供安全、开放的共享,加速AI资产的开发与落地。
等AI数字资产的共享,为高校科研机构、AI应用开发商、解决方案集成商、企业级/个人开发者等群体,提供安全、开放的共享及交易环节,加速AI资产的开发与落地,保障AI开发生态链上各参与方高效地实现各自的商业价值。 使用流程 本节主要介绍在AI Gallery中管理资产的整体流程。 在AI
且隔离的可用区,这些可用区通过延迟低、吞吐量高且冗余性高的网络连接在一起。利用可用区,您可以设计和操作在可用区之间无中断地自动实现故障转移的应用程序和数据库。与传统的单个或多个数据中心基础设施相比,可用区具有更高的可用性、容错性和可扩展性。 ModelArts通过对DB的数据进行
LoRA训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的LoRA训练过程。LoRA训练是指在已经训练好的模型基础上,使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。 启动SD1.5 LoRA训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh diffusers_lora_train
LoRA训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的LoRA训练过程。LoRA训练是指在已经训练好的模型基础上,使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。 启动SD1.5 LoRA训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh diffusers_lora_train
not subscriptable”。 原因分析 根据报错日志分析,是因为一个float数据被当做对象下标访问了。 处理方法 将模型推理代码中的x[0][i]修改为x[i],重新部署服务进行预测。 父主题: 服务预测