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创建预测分析项目 ModelArts自动学习,包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏单击“开发空间>自动学习”,进入新版自动学习页面。
模型发布 模型发布失败 父主题: 自动学习
准备数据 数据集版本发布失败 数据集版本不合格 父主题: 自动学习
expandable_segments:True 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小,重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级,可参考模型NPU卡数、梯度累积值取值表,如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-Ze
模型训练 自动学习训练作业失败 父主题: 自动学习
部署物体检测服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务,并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后,可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行节点”页面中,待服务部署节点的状态变为“等待输入”时,双击“服务部署”进入配置详情页,完成资源的参数配置操作。
准备声音分类数据 使用ModelArts自动学习构建模型时,您需要将数据上传至对象存储服务(OBS)中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。 声音分类的数据要求 音频只支持16bit的WAV格式。支持WAV的所有子格式。 单条音频时长应大于1s,大小不能超过4MB。 适当
准备文本分类数据 使用ModelArts自动学习构建模型时,您需要将数据上传至对象存储服务(OBS)中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。 数据集要求 文件格式要求为txt或者csv,文件大小不能超过8MB。 以换行符作为分隔符,每行数据代表一个标注对象。 文本分类目前只支持中文。
部署文本分类服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务,并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后,可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行总览”页面中,待服务部署节点的状态变为“等待输入”,双击“服务部署”节点,进入配置详情页,完成资源的参数配置操作。
【可选】自定义数据集dataset_info.json配置文件绝对路径;如使用自定义数据集,yaml配置文件需添加此参数。 是否选择加速深度学习训练框架Deepspeed,可参考表1选择不同的框架 是,选用ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器 ZeRO-0,配置以下参数
创建物体检测项目 ModelArts自动学习,包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏单击“开发空间>自动学习”,进入新版自动学习页面。
部署上线 部署上线失败 父主题: 自动学习
针对启用团队标注功能的数据标注任务,支持创建团队标注任务,将标注任务指派给不同的团队,由多人完成标注任务。同时,在成员进行数据标注过程中,支持发起验收、继续验收以及查看验收报告等功能。 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。 一个账号最多可添加10个团队。
准备物体检测数据 使用ModelArts自动学习构建模型时,您需要将数据上传至对象存储服务(OBS)中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。 数据集要求 保证图片质量:不能有损坏的图片;目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。
标注声音分类数据 项目创建完成后,将会自动跳转至新版自动学习页面,并开始运行,当数据标注节点的状态变为“等待操作”时,需要手动进行确认数据集中的数据标注情况,也可以对数据集中的数据进行标签的修改,数据的增加或删减。 图1 数据标注节点状态 音频标注 在新版自动学习页面单击“实例详
部署声音分类服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务,并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后,可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行总览”页面中,待服务部署节点的状态变为“等待输入”时,双击“服务部署”进入配置详情页,完成资源的参数配置操作。
自动学习生成的模型,存储在哪里?支持哪些其他操作? 模型统一管理 针对自动学习项目,当模型训练完成后,其生成的模型,将自动进入“模型管理”页面,如下图所示。模型名称由系统自动命名,前缀与自动学习项目的名称一致,方便辨识。 自动学习生成的模型,不支持下载使用。 图1 自动学习生成的模型
训练声音分类模型 完成音频标注后,可以进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的声音分类模型。由于用于训练的音频,至少有2种以上的分类,每种分类的音频数不少于5个。 操作步骤 在开始训练之前,需要完成数据标注,然后再开始模型的自动训练。 在新版自动学习页面,单击项目名称进入运
创建文本分类项目 ModelArts自动学习,包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏单击“开发空间>自动学习”,进入新版自动学习页面。
Parallel)、TP(Tensor Parallel)、PP(Pipeline Parallel)。 DP:数据并行(Data Parallelism)是大规模深度学习训练中常用的并行模式,它会在每个进程(设备)或模型并行组中维护完整的模型和参数,但在每个进程上或模型并行组中处理不同的数据。因此,数据并行非常适合大数据量的训练任务。