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copy_parallel(local_output_path, args.train_url) 新版训练中,用户配置输入输出数据,无需书写下载数据的代码,在代码中把arg.data_url和arg.train_url当做本地路径即可,详情参考开发自定义脚本。 #解析命令行参数 import argparse
镜像健康检查配置问题 AI应用健康检查配置问题 解决方法 根据容器日志进行排查,查看健康检查接口失败的具体原因。 镜像健康检查配置问题,需修复代码后重新制作镜像创建AI应用后部署服务。了解镜像健康接口配置请参考模型配置文件编写说明中health参数说明。 AI应用健康检查配置问题,需
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型(包括llama2、llama3、Qwen、Qwen1.5 ......)的训练脚本,并可通过统一的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。
LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例,执行脚本0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。
由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包,如果直接使用基础镜像进行训练,每次创建训练作业时,训练作业的图1中都需要执行 install.sh文件,来安装依赖以及下载完整代码。 以创建llama2-13b预训练作业为例,执行脚本0_pl_pretrain_13b.sh时,命令如下: cd /home/ma-us
用户在AI Gallery中的资产包括用户发布的AI资产以及用户提供的一些个人信息。 AI资产包括但不限于文本、图形、数据、文章、照片、图像、插图、代码、AI算法、AI模型等。 用户的个人信息包括: 用户注册时提供的昵称、头像、邮箱。 用户参加实践时提供的姓名、手机号、邮箱。 用户伙伴注册时提供的企业信息。
预训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b预训练为例,执行脚本0_pl_pretrain_13b.sh。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参
预训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b预训练为例,执行脚本0_pl_pretrain_13b.sh。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。
本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的DevServer环境中,使用NPU卡训练Wav2Lip模型。本文档中提供的Wav2Lip模型,是在原生Wav2Lip代码基础上适配后的模型,可以用于NPU芯片训练。 Wav2Lip是一种基于对抗生成网络的由语音驱动的人脸说话视频生成模型。主要应用于数字人场景
8或950808)与我们联系。 常见问题 为什么要下线旧版自动学习? ModelArts自动学习是帮助用户实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。ModelArts团队对自动学习模块进行了架构与前端页面的升级,新版自动学习已于2023年6月上线,并已作为主入口面
运行内置的知识库进行自动优化,以提升模型的运行效率。 自动高性能算子生成工具AKG AKG(Auto Kernel Generator)对深度神经网络中的算子进行优化,并提供特定模式下的算子自动融合功能。提升在昇腾硬件后端上运行网络的性能。 AKG由三个基本的优化模块组成:规范化、自动调度和后端优化。
命名。“model”文件夹下面放置模型文件、模型推理代码。 模型推理代码文件必选,其文件名必须为“customize_service.py”,“model”文件夹下有且只能有1个推理代码文件,模型推理代码编写请参见模型推理代码编写说明。 使用模板导入的模型包结构如下所示: model/
命名。“model”文件夹下面放置模型文件、模型推理代码。 模型推理代码文件必选,其文件名必须为“customize_service.py”,“model”文件夹下有且只能有1个推理代码文件,模型推理代码编写请参见模型推理代码编写说明。 使用模板导入的模型包结构如下所示: model/
命名。“model”文件夹下面放置模型文件、模型推理代码。 模型推理代码文件必选,其文件名必须为“customize_service.py”,“model”文件夹下有且只能有1个推理代码文件,模型推理代码编写请参见模型推理代码编写说明。 使用模板导入的模型包结构如下所示: model/
命名。“model”文件夹下面放置模型文件、模型推理代码。 模型推理代码文件必选,其文件名必须为“customize_service.py”,“model”文件夹下有且只能有1个推理代码文件,模型推理代码编写请参见模型推理代码编写说明。 使用模板导入的模型包结构如下所示: model/
查询模型详情 查询当前模型对象的信息。 示例代码 在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式1:根据导入模型生成的模型对象进行模型详情查询 1 2 3 4 5 6 7 from modelarts
大内存规格。 运行中服务告警中出现该提示,可能代码有问题导致内存溢出或者业务使用量太大导致内存需求增多。 处理方法 在部署或升级在线服务时,选择更大内存规格的计算节点。 图3 选择计算节点规格 运行中服务出现告警时,需要分析是您的代码是否出现漏洞导致内存溢出、是否因为业务使用量太
json”,有且只有一个,模型配置文件编写请参见模型配置文件编写说明。 模型推理代码文件:模型推理代码文件是必选的。文件名固定为“customize_service.py”,此文件有且只能有一个,模型推理代码编写请参见模型推理代码编写说明。 customize_service.py依赖的py文件
├──customize_service.py 必选:模型推理代码,文件名称固定为customize_service.py,只允许放置一个,customize_service.py依赖的文件可以直接放model目录下 示例代码 在ModelArts notebook平台,Sessio
命名。“model”文件夹下面放置模型文件、模型推理代码。 模型推理代码文件必选,其文件名必须为“customize_service.py”,“model”文件夹下有且只能有1个推理代码文件,模型推理代码编写请参见模型推理代码编写说明。 使用模板导入的模型包结构如下所示: model/