检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
准备镜像 镜像方案说明 ECS获取和上传基础镜像 使用基础镜像 ECS中构建新镜像 父主题: 准备工作
准备镜像 镜像方案说明 ECS获取和上传基础镜像 使用基础镜像 ECS中构建新镜像 Notebook中构建新镜像 父主题: 准备工作
认值为“0”,存在创建并使用的工作空间,以实际取值为准。 iphertext_enabled 否 Boolean 是否明文展示。 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 否 String 消息体的类型。设置为text/pla
SDXL基于Standard适配PyTorch NPU的Finetune训练指导(6.3.905) SDXL基于DevServer适配PyTorch NPU的Finetune训练指导(6.3.905) SDXL基于DevServer适配PyTorch NPU的LoRA训练指导(6.3.905) SDXL
配置ModelArts委托授权章节中介绍的一键式自动授权方式创建的委托的权限比较大,基本覆盖了依赖服务的全部权限。如果华为云账号已经能满足您的要求,则不需要创建独立的IAM用户,您可以跳过本章节,不影响您使用MaaS服务的功能。 ModelArts作为一个完备的AI开发平台,支持用户对其进行细粒度的权限配置,
方法二:新建一个文件夹,移动checkpoints文件夹的数据到新建的文件夹下。 执行mkdir xxx命令,新建一个文件夹,例如“xxx”(不要用checkpoints关键字命名) 然后移动checkpoints文件夹的数据到新建的文件夹下,删除根目录下checkpoints文件夹即可。
对应API接口 授权项 依赖的授权项 IAM项目 企业项目 创建DevServer实例 POST /v1/{project_id}/dev-servers modelarts:devserver:create ecs:serverKeypairs:createecs:*:get iam:users:getUser
本小节介绍Notebook开发环境、训练任务实例的目录挂载情况(以下挂载点在保存镜像的时候不会保存)。详情如下: Notebook 表1 Notebook挂载点介绍 挂载点 是否只读 备注 /home/ma-user/work/ 否 客户数据的持久化目录。 /data 否 客户PFS的挂载目录。 /cache
查看修改的内容 如果修改代码库中的某个文件,在“Changes”页签的“Changed”下可以看到修改的文件,并单击修改文件名称右侧的“Diff this file”,可以看到修改的内容。 图7 查看修改的内容 提交修改的内容 确认修改无误后,单击修改文件名称右侧的“Stage
标注保存失败,第二次提交相同的标注结果,又提示标注成功,此问题概率性发生。“F12”打开浏览器Console,单击network查看请求列表,请求状态显示为(failed)net::ERR_ADDRESS_IN_USE。 原因分析 可能是用户本地网络的原因,网速不稳定或者网络配置有问题,均可能导致保存失败。
查询onnx模型的输入信息。 # 查询onnx模型的输入信息 t.get_model_input_info() 图1 查询onnx模型的输入输出信息 查询onnx模型的输出信息。 # 查询模型的输出信息 t.get_model_output_info() 图2 查询onnx模型的输出信息
制作自定义镜像用于推理 模型的自定义镜像制作流程 在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像用于推理 在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 在ECS中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 父主题: 制作自定义镜像用于ModelArts
卡死等)导致训练作业还未完成就被中断,下一次训练可以在上一次的训练基础上继续进行。这种方式对于需要长时间训练的模型而言比较友好。 断点续训练是通过checkpoint机制实现。 checkpoint的机制是:在模型训练的过程中,不断地保存训练结果(包括但不限于EPOCH、模型权重
制作自定义镜像用于创建Notebook Notebook的自定义镜像制作方法 在ECS上构建自定义镜像并在Notebook中使用 在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像 在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像 父主题: 制作自定义镜像用于ModelArts
Standard创建AI应用部署在线服务 背景说明 目前大模型的参数量已经达到千亿甚至万亿,随之大模型的体积也越来越大。千亿参数大模型的体积超过200G,在版本管理、生产部署上对平台系统产生了新的要求。例如:导入AI应用时,需要支持动态调整租户存储配额;模型加载、启动慢,部署时需要灵活的超时配置;当负载异常重启,模
ModelArts作为顶层服务,其部分功能依赖于其他服务的访问权限。本章节主要介绍对于IAM子账号使用ModelArts时,如何根据需要开通的功能配置子账号相应权限。 权限列表 子账号的权限,由主用户来控制,主用户通过IAM的权限配置功能设置用户组的权限,从而控制用户组内的子账号的权限。此处的授权列表均按照Mode
本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的LoRA训练过程。LoRA训练是指在已经训练好的模型基础上,使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。修改数据集路径、模型路径。脚本里写到datasets路径即可。 run_lora_sdxl中的vae路径要准确写到sdxl_vae
本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的LoRA训练过程。LoRA训练是指在已经训练好的模型基础上,使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。 训练前需要修改数据集路径、模型路径。脚本里写到datasets路径即可。 run_lora_sdxl中的vae路径要准确写到sdxl_vae
delArts中正在收费的作业?识别产生按需计费的原因,并重新选择正确的资源包或保证账户中的余额充足。 未购买资源包,在按需计费模式下账户的余额不足。 欠费影响 包年/包月 对于包年/包月专属资源池,用户已经预先支付了资源费用,因此在账户出现欠费的情况下,已有的包年/包月专属资源
),并且以英文开头的名称。 execution_id String 工作流执行ID。 step_name String 节点名称。 step_title String 节点的Title。 status String 状态。 请求示例 查看Workflow工作流的待办事项。 GET