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bin和alpaca_text_document.idx文件。 自定义数据 如果是用户自己准备的数据集,可以使用Ascendspeed代码仓中的转换工具将json格式数据集转换为训练中使用的.idx + .bin格式。 #示例: #1.将准备好的json格式数据集存放于/home/ma-u
bin和alpaca_text_document.idx文件。 图1 处理后的数据 自定义数据 如果是用户自己准备的数据集,可以使用Ascendspeed代码仓中的转换工具将json格式数据集转换为训练中使用的.idx + .bin格式。 #示例: #1.将准备好的json格式数据集存放于/home/ma-u
requirements-test.txt pip install tensorboard Step5 获取训练数据集 使用img2dataset工具下载数据集。首先需要在容器安装img2dataset,安装命令如下。 pip install img2dataset 参考官方指导下载开源mscoco数据集。
例如TensorFlow、PyTorch等,但是实际开发中,通常还需要安装其他依赖包,此时可以通过Terminal连接到环境里操作。 单击工具栏“Tools >Start SSH session”,选择SSH Configuration中配置的开发环境。可以执行pip install安装所需要的包。
由于ModelArts创建训练作业时,需要将作业日志输出至OBS桶中,因此创建OBS桶为必选项。用户可通过OBS Browser+、obsutil等工具访问和管理OBS桶,将代码、模型文件、数据集等数据上传或下载进行备份。 创建VPC 虚拟私有云(Virtual Private Cloud
bin和alpaca_text_document.idx文件。 图1 处理后的数据 自定义数据 如果是用户自己准备的数据集,可以使用Ascendspeed代码仓中的转换工具将json格式数据集转换为训练中使用的.idx + .bin格式。 #示例: #1.将准备好的json格式数据集存放于/home/ma-u
bin和alpaca_text_document.idx文件。 图1 处理后的数据 自定义数据 如果是用户自己准备的数据集,可以使用Ascendspeed代码仓中的转换工具将json格式数据集转换为训练中使用的.idx + .bin格式。 #示例 #1.将准备好的json格式数据集存放于/home/ma-us
数信息 图3 获取在线服务API接口地址和文本预测输入参数信息 方式一:使用Python语言发送预测请求 下载Python SDK并在开发工具中完成SDK配置。具体操作请参见在Python环境中集成API请求签名的SDK。 创建请求体,进行预测请求。 输入为文件格式 # coding=utf-8
c-95c45e5d3e83 “-d”是Body体的文本内容。 方式三:使用Python语言发送预测请求 下载Python SDK并在开发工具中完成SDK配置。具体操作请参见在Python环境中集成API请求签名的SDK。 创建请求体,进行预测请求。 输入为文件格式 # coding=utf-8
# 推理代码包 |──llm_tools # 推理工具 |——AscendCloud-OPP #依赖算子包 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下,建议参考以下要求
评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态,动态性能评测脚本、 ├── requirements.txt
|──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools # 推理工具 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下,建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在 scripts 文件夹中。 ${work
访问边缘服务 访问边缘服务 当边缘服务和边缘节点的状态都处于“运行中”状态,表示边缘服务已在边缘节点成功部署。 您可以通过以下两种方式,在能够访问到边缘节点的网络环境中,对部署在边缘节点上的边缘服务发起预测请求。 方式一:使用图形界面的软件进行预测(以Postman为例) 方式二:使用curl命令发送预测请求
评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态,动态性能评测脚本、 ├── requirements.txt
评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt
# 推理代码包 |──llm_tools # 推理工具 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下,建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中。 ${workdi
服务韧性 韧性特指安全韧性,即云服务受攻击后的韧性,不含可靠性、可用性。本章主要阐述ModelArts服务受入侵的检测响应能力、防抖动的能力、域名合理使用、内容安全检测等能力。 安全防护套件覆盖和使用堡垒机,增强入侵检测和防御能力 ModelArts服务部署主机层、应用层、网络层
评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt
benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements
评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态,动态性能评测脚本 执行性能测试脚本前,需先安装相关依赖。 pip install