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ssh SSHResp object SSH连接信息。 jupyter_lab JupyterLab object JupyterLab连接信息。 tensorboard Tensorboard object Tensorboard连接信息。 mindstudio_insight
# 依赖的数据集版本发布节点对象 ) # release_version_step是wf.steps.ReleaseDatasetStep的实例对象,output_name是wf.steps.ReleaseDatasetOutput的name字段值 workflow = wf.Workflow(
使用自动学习实现物体检测 准备物体检测数据 创建物体检测项目 标注物体检测数据 训练物体检测模型 部署物体检测服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发
#原始权重/tokenizer目录,用户手动创建,用户根据实际规划目录修改,后续操作步骤中会提示 |── Qwen2-72B # 输出权重及日志路径,用户可根据实际自行规划,无需手动创建,此路径对应表1表格中output_dir参数值
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#原始权重/tokenizer目录,用户手动创建,用户根据实际规划目录修改,后续操作步骤中会提示 |── Qwen2-72B # 输出权重及日志路径,用户可根据实际自行规划,无需手动创建,此路径对应表1表格中output_dir参数值
从DLI导入数据,用户需要选择DLI队列、数据库和表名称。所选择的表的schema(列名和类型)需与数据集一致,支持自动获取所选择表的schema。DLI的详细功能说明,请参考DLI用户指南。 图1 DLI导入数据 队列名称:系统自动将当前账号下的DLI队列展现在列表中,用户可以在下拉框中选择需要的队列。
已有的MRS集群,并从HDFS文件列表选择文件名称或所在目录,导入文件的列数需与数据集schema一致。MRS的详细功能说明,请参考MRS用户指南。 图1 从MRS导入数据 集群名称:系统自动将当前账号下的MRS集群展现在此列表中,但是流式集群不支持导入操作。请在下拉框中选择您所需的集群。
auto-completion自动补全命令 命令行自动补全是指用户可以在Terminal中输入命令前缀通过Tab键自动提示支持的ma-cli命令。ma-cli自动补全功能需要手动在Terminal中激活。执行ma-cli auto-completion命令,用户根据提示的补全命令,复制并在当前Term
MoXing常用操作的样例代码 读写操作 读取一个OBS文件。 例如读取“obs://bucket_name/obs_file.txt”文件内容,返回string(字符串类型)。 1 2 import moxing as mox file_str = mox.file.read(
SDK已经集成在ModelArts开发环境Notebook中,可以直接使用,无需进行Session鉴权。 登录ModelArts控制台,在“开发环境 > Notebook”中创建Notebook实例,在Terminal或ipynb文件中直接调用ModelArts SDK的接口。在Notebo
对于单个节点中设置了需要运行中配置的参数时,节点运行会处于“等待操作”状态,用户完成相关数据的配置后,可单击“继续运行”按钮并确认继续执行当前节点。 部分运行Workflow节点 针对大型、复杂的Workflow,为节省重复运行消耗的时间,在运行业务场景时,用户可以选择其中的部分节点作为业务场景运行,工作流在执行时将会按顺序执行部分运行节点。
Service)和LLMOps的理念,提供了一套易用的界面和API,加速了开发者构建可扩展的生成式AI应用的过程。 操作步骤 在Dify界面右上角单击用户头像,选择“设置”。 在“设置”页面左侧,选择“模型供应商”页签,找到“ OpenAI-API-compatible”供应商,单击添加模型。
system("ulimit -c 0") 排查数据集大小,checkpoint保存文件大小,是否占满了磁盘空间。 必现的问题,使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。 建议与总结 在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直
释放一些不需要的tensor,使用过的,如下: del tmp_tensor torch.cuda.empty_cache() 必现的问题,使用本地Pycharm远程连接Notebook调试超参。 如果还存在问题,可能需要提工单进行定位,甚至需要隔离节点修复。 建议与总结 在创建训练作业前,推荐您先使用M
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
具体方法如下: 使用公共资源池创建的Notebook实例,通过此方式删除实例后,即可停止计算资源计费。 使用专属资源池创建的Notebook实例,需删除对应的专属资源池。删除后,即可停止计算资源计费。 在运行Notebook实例时,如果使用了存储资源,例如OBS、SFS等,需同时删除存储到其中的数据。
cluster_id String MRS集群ID。可登录MRS控制台查看。 cluster_mode String MRS集群运行模式。可选值如下: 0:普通集群 1:安全集群 cluster_name String MRS集群名称。可登录MRS控制台查看。 database_name
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
} return results def parse_args(): """ 从AIGallery环境变量中获取用户配置的超参json """ return json.loads(os.getenv(ENV_AG_USER_PARAMS)) def