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yaml创建pod,继而在pod容器内自动启动训练作业。 kubectl apply -f config.yaml 启动后,可通过以下命令获取所有已创建的pod信息。若pod已全部启动,则状态为:Running。 kubectl get pod -A -o wide 若查看启动作
是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 limit 否 Integer 指定每一页返回的最大条目数,取值范围[1
练作业,则该用户必须拥有 "modelarts:trainJob:create" 的权限才可以完成操作(无论界面操作还是API调用)。关于如何给一个用户赋权(准确讲是需要先将用户加入用户组,再面向用户组赋权),可以参考IAM的文档《权限管理》。 而ModelArts还有一个特殊的
在线服务和模型负载运行状态进行日常监控。您可以通过管理控制台,直观地查看ModelArts在线服务和模型负载的各项监控指标。由于监控数据的获取与传输会花费一定时间,因此,云监控显示的是当前时间5~10分钟前的状态。如果您的在线服务刚创建完成,请等待5~10分钟后查看监控数据。 前提条件:
${your_container_id}:/xxx/xxx/pytorch.tar.gz . 将pytorch.tar.gz上传到OBS并设置公共读,并在构建时wget获取、解压、清理。 新镜像构建 基础镜像一般选用ubuntu 18.04的官方镜像,或者nvidia官方提供的带cuda驱动的镜像。相关镜像直接到dockerhub官网查找即可。
是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 check_running_task 否 Boolean 是
“未标注”和“全部”页签中,标签的信息也将随着标注步骤进行更新,如增加的标签名称、各标签对应的图片数量。 图2 添加标签 如果您还不太清楚如何进行标注,可参考数据集详情页面的“标注样例说明”完成标注。 登录ModelArts管理控制台,选择“数据准备 > 数据标注”进入数据标注页。
/v2/{project_id}/training-jobs 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。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 kind 是 String 训练作业类型。默认使用job,表示训练作业。
3.wav 表格 支持从OBS导入csv文件,需要选择文件所在目录,其中csv文件的列数需要跟数据集schema一致。支持自动获取csv文件的schema。 ├─dataset-import-example │ table_import_1.csv │
/v2/{project_id}/datasets 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。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 check_running_task 否 Boolean 是
前往ModelArts控制台去查看新发布的Workflow,进入Workflow详情,单击“配置”进行参数配置。工作流相关的配置执行操作可参考如何使用Workflow。 图4 发布工作流 步骤五:清除Workflow资源 删除Workflow 在ModelArts管理控制台,左侧导航栏单击“开发空间>Workflow”。
Code在Python项目开发中提供了优秀的代码编辑、调试、远程连接和同步能力,在开发者中广受欢迎。本文以Ascend Model Zoo为例,介绍如何通过VS Code插件及ModelArts Notebook进行云端数据调试及模型开发。 方案优势 云端开发调试优势: 环境保持一致 配置一键完成
的先安装,写在后面的后安装),且支持线下wheel包安装(wheel包必须与模型文件放在同一目录)。示例请参考导入模型时安装包依赖配置文件如何书写? health 否 health数据结构 镜像健康接口配置信息,只有“model_type”为“Image”时才需填写。 如果在滚动
务中,并通过后续的数据集标注节点进行标注。 对于一些已标注好的原始数据,可以直接导入到数据集或者标注任务中,并通过后续的数据集版本发布节点获取带有版本信息的数据集对象。 属性总览 您可以使用DatasetImportStep来构建数据集导入节点,DatasetImportStep结构如下。
本地IDE(PyCharm) ModelArts提供了一个PyCharm插件工具PyCharm ToolKit,协助用户完成代码上传、提交训练作业、将训练日志获取到本地展示等,用户只需要专注于本地的代码开发即可。 使用PyCharm ToolKit连接Notebook 本地IDE(VS Code)
继承LlamaFactoryInstructionHandler的类都会复用 _filter 函数。根据 self.llama_factory_template 来获取模型的模板,随后通过 self._tokenize_prompt 函数将数据集中的关键内容进行拼接,并用于训练。若想详细了解 self._tokenize_prompt
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