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任务不同调整参数target-pipeline-parallel-size,默认为1。 权重转换完成后,需要将转换后的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比,查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config.json、special_tokens_map.json等to
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预测分析:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应的模型。 模型注册:将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署:将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页,您可以通过搜索框,根据自动学习的属性类型(项目名称)快速搜索过滤到相应的工作流,可节省您的时间。 登录Mo
修改容器引擎空间大小 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”,进入“Standard资源池”页签,查看资源池列表。 在旧版资源池迁移到新版资源池的过程中,资源池状态显示为“受限”。此时,资源池无法进行扩缩容和退订。 单击某个资源池操作列右侧
图片标注不支持多标签,即一张图片不可以添加多个标签。 标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线或下划线组成。 当图片目录中所有图片都完成标注后,您可以在“已标注”页签下查看已完成标注的图片,或者通过右侧的“全部标签”列表,了解当前已完成的标签名称和标签数量。 同步或添加图片 在“数据标注”节点单击“实例详情”
或者单击实例名称,在VS Code开发环境中显示Notebook实例详情页,单击“连接”,系统自动启动该Notebook实例并进行远程连接。 图9 查看Notebook实例详情页 第一次连接Notebook时,系统右下角会提示需要先配置密钥文件。选择本地密钥pem文件,根据系统提示单击“OK”。
”、“VC_TASK_INDEX”、“MA_NUM_GPUS”为ModelArts训练容器中预置的环境变量。训练容器环境变量详细介绍可参考查看训练容器环境变量。 通过obsutils,将代码文件夹放到OBS上,然后通过OBS将代码传至SFS相应目录中。 在SFS中将代码文件Swi
练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 --prompt-type:需要指定使用模型的template。已支持的系列模型可查看:文档更新内容。 输出数据预处理结果路径: 训练完成后,以 llama2-13b 为例,输出数据路径为:/home/ma-user/wor
练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 --prompt-type:需要指定使用模型的template。已支持的系列模型可查看:文档更新内容。 输出数据预处理结果路径: 训练完成后,以 llama2-13b 为例,输出数据路径为:/home/ma-user/ws/
练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 --prompt-type:需要指定使用模型的template。已支持的系列模型可查看:文档更新内容。 输出数据预处理结果路径: 训练完成后,以 llama2-13b 为例,输出数据路径为:/home/ma-user/ws/
练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 --prompt-type:需要指定使用模型的template。已支持的系列模型可查看:文档更新内容。 handler-name参数说明 数据集预处理中 --handler-name 都会传递参数,用于构建实际处理数据的ha
写说明中的apis参数说明,示例代码请参见apis参数代码示例。 确认信息填写无误,单击“立即创建”,完成模型创建。 在模型列表中,您可以查看刚创建的模型及其对应的版本。当模型状态变更为“正常”时,表示模型创建成功。在此页面,您还可以进行创建新版本、快速部署服务、发布模型等操作。
> 弹性集群Cluster”页面中的Standard资源池页签中,单击“购买AI专属资源池”,选择“计费模式”为“包年/包月”,在页面左下角查看所需费用。 计费周期 包年/包月资源的计费周期是根据您购买的时长来确定的(以北京时间为准)。一个计费周期的起点是您开通或续费资源的时间(精
静态shape,并且打开--optimize参数指定“ascend_oriented”能够获得更好的常量折叠优化效果。inputShape查看方法请见转换关键参数准备。 Ascend Optimization Engine converter_lite --modelFile=resnet50
到OBS对象存储中长期低成本保存。 图1 基于OBS+SFS Turbo的存储解决方案 OBS + SFS Turbo存储加速的具体方案请查看: 面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速实践。 设置训练存储加速 当完成上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中步骤后,在ModelArts
输出目录管理:开发者在编辑开发工作流时可以对所有的输出路径做统一管理,用户无需手动创建输出目录,只需要在工作流运行前配置存储根路径,并且可以根据开发者的目录编排规则在指定目录下查看输出的数据信息。此外同一个工作流的多次运行支持输出到不同的目录下,对不同的执行做了很好的数据隔离。 常用方式 InputStorage(路径拼接)
table_diffusion_img2img.py”,其中${diffusers}表示diffusers包的安装路径,可以通过pip进行查看。 # shell pip show diffusers 修改代码依赖 新建并进入/home_host/work/pipeline目录。 mkdir
pytorch模型获取模型shape,主要有如下两种方式获取: 方式一:通过stable diffusion的pytorch模型获取模型shape。 方式二:通过查看ModelArts-Ascend代码仓库,根据每个模型的configs文件获取已知的shape大小。 下文主要介绍如何通过方式一获取模型shape。