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免费。 包月购买。 免费。 包月购买。 (建议不小于2U8G,本地存储空间100G,带EIP全动态BGP,按流量10M带宽) × 表2 开源数据集训练效率参考 算法及数据 资源规格 Epoch数 运行时长(hh:mm:ss) 算法:PyTorch官方针对ImageNet的样例 数据:ImageNet分类数据子集
安全可信,基于安全加固最佳实践,访问策略、用户权限划分、开发软件漏洞扫描、操作系统安全加固等方式,确保镜像使用的安全性。 ModelArts的自定义镜像使用场景 当用户对深度学习引擎、开发库有特殊需求场景的时候,预置镜像已经不能满足用户需求。ModelArts提供自定义镜像功能支持用户自定义运行引擎。 Model
包月购买 (Ubuntu 18.04,建议不小于2U8G,本地存储空间100G,带EIP全动态BGP,按流量10M带宽) × 表2 开源数据集训练效率参考 算法及数据 资源规格 Epoch数 预计运行时长(hh:mm:ss) 算法:PyTorch官方针对ImageNet的样例 数据:ImageNet分类数据子集
ts CommonOperations”已生效。 在“服务列表”中选择ModelArts,进入ModelArts主界面,单击“数据管理>数据集>创建数据”,如果可以成功访问对应的OBS路径,表示OBS权限已生效。 参考表1依次验证其他可选权限。 父主题: 配置MaaS访问授权
UTC'的毫秒数。 description String 模型描述信息。 source_type String 模型来源的类型,仅当模型为自动学习部署过来时有值,取值为auto。 父主题: 模型管理
WorkerTask 参数 参数类型 描述 create_time Long 团队标注成员任务创建时间。 dataset_id String 成员任务关联的数据集ID。 dataset_type Integer 团队标注成员任务标注类型。 email String 团队标注成员邮箱。 email_status
一般情况包括如下两种内容类型: “application/json”,发送json数据。 “multipart/form-data”,上传文件。 说明: 针对机器学习类模型,仅支持“application/json” data 在线服务-非必选 批量服务-必选 String 请求体以json schema描述。参数说明请参考官方指导。
属资源池容器引擎空间不会造成额外费用增加。更多信息,请参见导入AI应用对镜像大小的约束限制。 自动学习项目中,在完成模型部署后,其生成的模型也将自动上传至AI应用列表中。但是自动学习生成的AI应用无法下载,只能用于部署上线。 Standard推理服务部署 只支持使用专属资源池部署
mkdir -p tokenizers/Llama2-70B 注意:多机情况下,只有在rank_0节点进行数据预处理,转换权重等工作,所以原始数据集和原始权重,包括保存结果路径,都应该在共享目录下。 父主题: 准备工作
16支持128和-1,W8A16支持-1。 --w-bit:量化比特数,W4A16设置4,W8A16设置8。 --calib-data:数据集路径,推荐使用:https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup,注意需指定到val
前提条件 Step1 下载并安装PyCharm ToolKit。 在本地PyCharm中已有训练代码工程。 已在OBS中创建桶和文件夹,用于存放数据集和训练输出模型。 例如:创建命名为“test-modelarts2”的桶,创建文件夹“dataset-mnist”和“mnist-outp
String 模型名称。 model_version String 模型版本。 source_type String 模型来源,当模型是由自动学习产生时,返回此字段,取值为:auto。 status String 模型实例运行状态,取值为: ready:已就绪(所有实例已启动) co
系统将根据您的AI应用匹配提供可用的计算资源。请在下拉框中选择可用资源,如果资源标识为售罄,表示暂无此资源。 例如,模型来源于自动学习项目,则计算资源将自动关联自动学习规格供使用。 “计算节点个数” 设置当前版本AI应用的实例个数。如果节点个数设置为1,表示后台的计算模式是单机模式;如果节
设置镜像的对外服务接口,推理接口需与config.json文件中apis定义的url一致,当镜像启动时可以直接访问。下面是mnist镜像的访问示例,该镜像内含mnist数据集训练的模型,可以识别手写数字。其中listen_ip为容器IP,您可以通过启动自定义镜像,在容器中获取容器IP。 请求示例 curl -X
mkdir -p tokenizers/Llama2-70B 多机情况下,只有在rank_0节点进行数据预处理,转换权重等工作,所以原始数据集和原始权重,包括保存结果路径,都应该在共享目录下。 父主题: 准备工作
Acl obs:object:PutObjectAcl obs:object:ModifyObjectMetaData 使用OBS桶中的数据集运行训练作业。 按需配置。 委托 表2 训练作业所需委托 业务场景 依赖的服务 委托授权项 说明 配置建议 训练作业 OBS obs:bucket:ListBucket
benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval
DLI. CPU 否 是 mlstudio-pyspark2.3.2-ubuntu16.04 CPU算法开发和训练基础镜像,包含可以图形化机器学习算法开发和调测MLStudio工具,并预置PySpark2.3.2 CPU 否 是 mindspore_1.10.0-cann_6.0.1-py_3
过程。案例中使用到的“商超商品识别”模型来源于AI Gallery,AI Gallery中提供了大量免费的模型供用户一键部署,进行AI体验学习。 “商超商品识别”模型可以识别81类常见超市商品(包括蔬菜、水果和饮品),并给出置信度最高的5类商品的置信度得分。 步骤一:准备工作 已
description可选填 # 定义输入的数据集对象 dataset = wf.data.DatasetPlaceholder(name="input_dataset") # 通过JobStep来定义一个训练节点,输入使用数据集,并将训练结果输出到OBS job_step =