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团队标注使用说明 数据标注任务中，一般由一个人完成，但是针对数据集较大时，需要多人协助完成。ModelArts提供了团队标注功能，可以由多人组成一个标注团队，针对同一个数据集进行标注管理。 团队标注功能仅在以下Region支持：华北-北京四、华北-北京一、华东-上海一、华南-广州
创建ModelArts数据集 在ModelArts进行数据准备，首先需要先创建一个数据集，后续的操作如数据导入、数据分析、数据标注等，都是基于数据集来进行的。 数据集功能仅在以下Region支持：华北-北京四、华北-北京一、华东-上海一、华南-广州、西南-贵阳一、中国-香港、亚太
创建团队标注任务 如果您在创建标注作业时，即启用团队标注，且指派了某一团队负责标注，系统将默认基于此团队创建一个标注任务。您可以在创建数据标注任务后，在“我创建的”页面查看此任务。 您还可以重新创建一个团队标注任务，指派给同一团队的不同成员，或者指派给其他标注团队。 团队标注作业的创建方式
SD1.5基于DevServer适配PyTorch NPU Finetune训练指导（6.3.904） Stable Diffusion（简称SD）是一种基于Latent Diffusion（潜在扩散）模型，应用于文生图场景。对于输入的文字，它将会通过一个文本编码器将其转换为文本
在ModelArts的Notebook中使用VS Code调试代码无法进入源码怎么办？ 如果已有launch.json文件，请直接看步骤三。 步骤一：打开launch.json文件 方法一：单击左侧菜单栏的Run（Ctrl+Shift+D）按钮，再单击create a launch
增量模型训练 什么是增量训练 增量训练（Incremental Learning）是机器学习领域中的一种训练方法，它允许人工智能（AI）模型在已经学习了一定知识的基础上，增加新的训练数据到当前训练流程中，扩展当前模型的知识和能力，而不需要从头开始。 增量训练不需要一次性存储所有的
配置Workflow的输入输出目录 功能介绍 统一存储主要用于工作流的目录管理，帮助用户统一管理一个工作流中的所有存储路径，主要分为以下两个功能： 输入目录管理：开发者在编辑开发工作流时可以对所有数据的存储路径做统一管理，规定用户按照自己的目录规划来存放数据，而存储的根目录可以根
在Workflow中更新已部署的服务 场景介绍 大部分场景下的工作流都是第一次运行部署新服务，后续进行模型迭代时，需要对已部署的服务进行更新。因此需要在同一条工作流中，同时支持服务的部署及更新能力。 编写工作流 基于编写工作流代码示例的场景案例进行改造，代码编写示例如下： from
使用CodeLab免费体验Notebook 面向众多开发者，ModelArts提供了CodeLab功能，一方面，一键进入开发环境，同时预置了免费的算力规格，可直接免费体验Notebook功能；另一方面，针对AI Gallery社区发布的Notebook样例（.ipynb格式文件）
包年/包月 包年/包月是一种先付费再使用的计费模式，适用于对资源需求稳定且希望降低成本的用户。通过选择包年/包月的计费模式，您可以预先购买云服务资源并获得一定程度的价格优惠。本文将介绍ModelArts资源包年/包月的计费规则。 适用场景 包年/包月计费模式需要用户预先支付一定时
创建和管理团队 团队标注功能是以团队为单位进行管理，数据集启用团队标注功能时，必须指定一个团队。一个团队可以添加多个成员。新添加的团队，其成员列表为空。您需要根据实际情况添加即将参与标注任务的成员信息。 一个账号最多可添加10个团队。一个团队最多支持添加100个成员，当超过100时，建议分为多个团队进行管理。
Notebook使用场景 ModelArts提供灵活开放的开发环境，您可以根据实际情况选择。 ModelArts提供了CodeLab功能，一方面，一键进入开发环境，同时预置了免费的算力规格，可直接免费体验Notebook功能；另一方面，针对AI Gallery社区发布的Notebook样例（
创建Notebook失败，查看事件显示JupyterProcessKilled 问题现象 创建Notebook失败，查看事件显示JupyterProcessKilled。 图1 查看事件 原因分析 出现此故障是因为Jupyter进程被清理掉了，一般情况Notebook会自动重启的
投机推理使用说明 什么是投机推理 传统LLM推理主要依赖于自回归式（auto-regressive）的解码（decoding）方式，每步解码只能够产生一个输出token，并且需要将历史输出内容拼接后重新作为LLM的输入，才能进行下一步的解码。为了解决上述问题，提出了一种投机式推理
在ModelArts的Notebook中使用MoXing时，如何进行增量训练？ 在使用MoXing构建模型时，如果您对前一次训练结果不满意，可以在更改部分数据和标注信息后，进行增量训练。 “mox.run”添加增量训练参数 在完成标注数据或数据集的修改后，您可以在“mox.run
如何减小本地或ECS构建镜像的目的镜像的大小？ 减小目的镜像大小的最直接的办法就是选择尽可能小且符合自己诉求的镜像，比如您需要制作一个PyTorch2.1+Cuda12.2的镜像，官方如果没有提供对应的PyTorch或者Cuda版本的镜像，优选一个没有PyTorch环境或没有安装
MoXing如何访问文件夹并使用get_size读取文件夹大小？ 问题现象 使用MoXing无法访问文件夹。 使用MoXing的“get_size”读取文件夹大小，显示为0。 原因分析 使用MoXing访问文件夹，需添加参数：“recursive=True”，默认为False。 处理方法
Standard模型部署 ModelArts Standard提供模型、服务管理能力，支持多厂商多框架多功能的镜像和模型统一纳管。 通常AI模型部署和规模化落地非常复杂。 例如，智慧交通项目中，在获得训练好的模型后，需要部署到云、边、端多种场景。如果在端侧部署，需要一次性部署到不
自动模型优化介绍 ModelArts训练支持超参搜索功能，自动实现模型超参搜索，为您的模型匹配最合适的超参。 在模型训练过程中，有很多超参需要根据任务进行调整，比如learning_rate、weight_decay等，这一工作往往需要一个有经验的算法工程师花费一定精力和大量时间
自定义镜像训练作业配置节点间SSH免密互信 当用户使用基于MPI和Horovod框架的自定义镜像进行分布式训练时，需配置训练作业节点间SSH免密互信，否则训练会失败。 配置节点间SSH免密互信涉及代码适配和训练作业参数配置，本文提供了一个操作示例。 准备一个预装OpenSSH的自
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