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context-parallel-size 。 (此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练) LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。
context-parallel-size 。 (此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练) LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。
Integer 标签类型。可选值如下: 0:图像分类 1:物体检测 3: 图像分割 100:文本分类 101:命名实体 102:文本三元组关系标签 103:文本三元组实体标签 200:语音分类 201:语音内容 202:语音分割 600:视频标注 表4 LabelAttribute 参数 参数类型
IMAGE_CLASSIFICATION (图像分类) OBJECT_DETECTION = 1 (物体检测) IMAGE_SEGMENTATION (图像分割) TEXT_CLASSIFICATION (文本分类) NAMED_ENTITY_RECOGNITION (命名实体) TEXT_TRIPLE
source_type String 此规格应用于模型的类型,取值为空或auto,默认为空,代表是用户自己产生的模型;取值为auto时,代表是自动学习训练的模型,计费方式有差别。 is_free Boolean 当前规格是否是免费规格,“true”表示是免费规格。 over_quota Boolean
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。
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。
Gallery工具链服务异常中断。AI Gallery的计算规格的计费说明请参见计算规格说明。 AI应用封面图 否 上传一张AI应用封面图,AI应用创建后,将作为AI应用页签的背景图展示在AI应用列表。建议使用16:9的图片,且大小不超过7MB。 如果未上传图片,AI Gallery会为AI应用自动生成封面。 应用描述
# 加载断点 checkpoint = torch.load(local_ckpt_file) # 加载模型可学习参数 model.load_state_dict(checkpoint['net']) # 加载优化器参数 optimizer
使用Notebook进行代码调试 背景信息 Notebook使用涉及到计费,具体收费项如下: 处于“运行中”状态的Notebook,会消耗资源,产生费用。根据您选择的资源不同,收费标准不同,价格详情请参见产品价格详情。当您不需要使用Notebook时,建议停止Notebook,避免产生不必要的费用。
Integer 标签类型。可选值如下: 0:图像分类 1:物体检测 3: 图像分割 100:文本分类 101:命名实体 102:文本三元组关系标签 103:文本三元组实体标签 200:语音分类 201:语音内容 202:语音分割 600:视频标注 表6 LabelAttribute 参数 参数类型
细请参见: 标注图片(图像分类) 标注图片(物体检测) 标注文本(文本分类) 标注文本(命名实体) 标注文本(文本三元组) 标注音频(语音分割) 在标注页面中,每个成员可查看“未标注”、“待确认”、“已驳回”、“待审核”、“审核通过”、“验收通过”的图片信息。请及时关注管理员驳回以及待修正的图片。
创建自动模型优化的训练作业 背景信息 如果用户使用的AI引擎为pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64和tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64,并且优化
WebSocket访问在线服务 背景说明 WebSocket是一种网络传输协议,可在单个TCP连接上进行全双工通信,位于OSI模型的应用层。WebSocket协议在2011年由IETF标准化为RFC 6455,后由RFC 7936补充规范。Web IDL中的WebSocket API由W3C标准化。
使用Notebook进行代码调试 背景信息 Notebook使用涉及到计费,具体收费项如下: 处于“运行中”状态的Notebook,会消耗资源,产生费用。根据您选择的资源不同,收费标准不同,价格详情请参见产品价格详情。当您不需要使用Notebook时,建议停止Notebook,避免产生不必要的费用。
AOE自动调优更多介绍可参考Ascend转换工具功能说明。 自动高性能算子生成工具 自动高性能算子生成工具AKG(Auto Kernel Generator),可以对深度神经网络模型中的算子进行优化,并提供特定模式下的算子自动融合功能,可提升在昇腾硬件后端上运行模型的性能。 AKG的配置也是在模型转换阶段进
使用WebSocket协议的方式访问在线服务 背景说明 WebSocket是一种网络传输协议,可在单个TCP连接上进行全双工通信,位于OSI模型的应用层。WebSocket协议在2011年由IETF标准化为RFC 6455,后由RFC 7936补充规范。Web IDL中的WebSocket
“MA_NUM_GPUS=8” MA_TASK_NAME 作业容器的角色名,例如: MindSpore、PyTorch为worker 强化学习引擎为learner,worker TensorFlow为ps,worker “MA_TASK_NAME=worker” MA_NUM_HOSTS
print('last_ckpt:', last_ckpt) # 加载断点 checkpoint = torch.load(local_ckpt_file) # 加载模型可学习参数 model.load_state_dict(checkpoint['net']) # 加载优化器参数 optimizer.load_
sort_dir 否 String 排序方式,ASC升序,DESC降序。 sort_key 否 String 排序的字段,多个字段使用(“,”)逗号分割。 offset 否 Integer 分页记录的起始位置偏移量。 limit 否 Integer 每一页的数量。 请求参数 无 响应参数 状态码: