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"num_turns": 3, "chat": { "turn_1": { "Human": "<|Human|>: 如何保障工作中遵循正确的安全准则?<eoh>\n", "Inner Thoughts": "<|Inner Thoughts|>:
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由于训练作业运行需消耗资源,为了避免训练失败请确保账户未欠费。 确保使用的OBS目录与ModelArts在同一区域。 检查是否配置了访问授权。如果未配置,请参见配置ModelArts Standard访问授权完成操作。 已经准备好训练算法,具体操作请参见创建算法。 操作流程介绍 创建训练作业的操作步骤如下所示。
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TPE算法优化的超参数必须是分类特征(categorical features)吗 对于优化的超参数类型,TPE算法本身是没有限制的,但出于面对普通用户节省资源的目的,ModelArts在前端限制了TPE的超参数必须是float,如果想离散型和连续型参数混用的话,可以调用rest接口。 父主题:
specification 是 String 部署本地服务时,取值为“local”。 instance_count 是 Integer 模型部署的实例数,当前限制最大实例数为128,部署本地服务Predictor时,取值为1。 envs 否 Map<String, String> 运行模型需要的环境变量键值对,可选填,默认为空。
_url”。使用“data_url”当做训练数据输入的本地路径。 检查报错的路径是否存在 由于用户本地开发的代码需要上传至ModelArts后台,训练代码中涉及到依赖文件的路径时,用户设置有误的场景较多。 推荐通用的解决方案:使用os接口得到依赖文件的绝对路径,避免报错。 示例:
其他加速框架或ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器、NPU节点数即其他配置。 具体优化工具使用说明可参考如何选择最佳性能的zero-stage和-offloads。 父主题: 训练脚本说明
IsADirectoryError(21, 'Is a directory'). update products failed! 原因分析 用户代码中设置的目标路径(local_path)有误。 处理方法 需要将local_path路径设置为文件夹且后缀必须以“/”结尾。 父主题:
权重文件存放目录。如果使用了量化功能,则使用推理模型量化章节转换后的权重。 --max-num-seqs:最大同时处理的请求数,超过后拒绝访问。 --max-model-len:推理时最大输入+最大输出tokens数量,输入超过该数量会直接返回。max-model-len的值必须小于config
修改MaaS模型服务 场景描述 表1 支持的修改任务 修改任务 任务介绍 参考信息 修改流量限制QPS ModelArts Studio大模型即服务平台支持手动修改模型服务的实例流量限制QPS,该操作不会影响部署服务的正常运行。 修改QPS 扩缩容实例数 ModelArts St
elArts的Workflow页面中查看新发布的工作流,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。 基于release()方法,提供了release_and_run()方法,支持用户在开发态发布并运行工作流,节省了前往console配置执行的操作。
ecutions/fa412c98-6d94-42a2-891a-99cd1da93916 { "labels" : [ "labelb" ] } 响应示例 状态码: 200 OK { "created_at" : "2022-06-16T23:12:48.458022+08:00"
pipeline应用准备 当前迁移路径是从ONNX模型转换到MindIR模型,再用MindSpore Lite做推理, 所以迁移前需要用户先准备好自己的ONNX pipeline。下文以官方开源的图生图的Stable Diffusion v1.5的onnx pipeline代码为例进行说明。
modelarts/auto.pay 否 String 是否自动付费,仅在用户购买包周期资源时生效。可选值如下: true:自动付费 false:手动付费,默认值 os.modelarts/promotion.info 否 String 用户在cbc选择的折扣信息。 os.modelarts/service
训练容错检查(自动重启),帮助用户隔离故障节点,优化用户训练体验。详细可了解:训练容错检查 无条件自动重启,不管什么原因系统都会自动重启训练作业,提高训练成功率和提升作业的稳定性。详细可了解:无条件自动重启。 选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况,用户可参考表2进行配置。
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