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自动模型优化(AutoSearch) 自动模型优化介绍 创建自动模型优化的训练作业 父主题: 使用ModelArts Standard训练模型
请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 sampling_num 否 Integer 验收任务的抽样数目,与抽样比例二选一。 sampling_rate 否 Double 验收任务的抽样比例,取值范围为(0,1],与抽样数目二选一。 响应参数 状态码: 200 表3 响应Body参数
/home/ma-user/work/model-dir/Qwen-VL-Chat/tokenization_qwen.py 中的 30-35 行注释 3. 然后增加一行直接读取本地的Simsun.ttf文件,写绝对路径 # FONT_PATH = try_to_load_from_cache
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with_column_header 否 Boolean 发布时是否将列名写到CSV文件的第一行,对于表格数据集有效。可选值如下: true:发布时将列名写到CSV文件的第一行(默认值) false:发布时不将列名写到CSV文件的第一行 响应参数 状态码: 201 表3 响应Body参数 参数 参数类型
创建模型 创建模型不同方式的场景介绍 从训练作业中导入模型文件创建模型 从OBS中导入模型文件创建模型 从容器镜像中导入模型文件创建模型 从AI Gallery订阅模型 父主题: 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
制作自定义镜像用于ModelArts Standard 自定义镜像使用场景 ModelArts支持的预置镜像列表 制作自定义镜像用于创建Notebook 制作自定义镜像用于训练模型 制作自定义镜像用于推理
主流开源大模型基于Lite Server适配Ascend-vLLM PyTorch NPU推理指导(6.3.912) Ascend-vLLM介绍 支持的模型列表 版本说明和要求 推理服务部署 推理关键特性使用 推理服务精度评测 推理服务性能评测 附录 父主题: LLM大语言模型训练推理
AI Gallery(旧版) AI Gallery简介 免费资产和商用资产 入驻AI Gallery 我的Gallery介绍 订阅使用 发布分享 参加活动 合作伙伴 需求广场
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
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发布和管理AI Gallery数据集 发布和管理AI Gallery项目 发布和管理AI Gallery镜像 发布和管理AI Gallery中的AI应用 使用AI Gallery微调大师训练模型 使用AI Gallery在线推理服务部署模型 Gallery CLI配置工具指南 计算规格说明
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配置ModelArts基本使用权限 场景描述 Step1 创建用户组并加入用户 Step2 为用户配置云服务使用权限 Step3 为用户配置ModelArts的委托访问授权 Step4 测试用户权限 父主题: 典型场景配置实践
历史待下线案例 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 使用ModelArts PyCharm插件调试训练ResNet50图像分类模型 示例:从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练(PyTorch+CPU/GPU) 示例:从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练(MPI+CPU/GPU)
data object 训练实验数据。 statistic TrainingExperimentStatistic object 训练实验的统计数据。 表5 TrainingExperimentResponseMetadata 参数 参数类型 描述 name String 实验名称,最大长度64,不支持特殊字符。
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
EOUT,因此会导致通信速度慢且不稳定,最后造成IB通信断连,偶发上述现象。 原因2:NCCL_SOCKET_IFNAME设置错误。当用户的NCCL版本低于2.14时,则需要手动设置NCCL_SOCKET_IFNAME环境变量。 处理方法 针对原因1,需要在代码中补充如下环境变量。
Cluster资源池 升级Lite Cluster资源池驱动 升级Lite Cluster资源池单个节点驱动 管理Lite Cluster资源池的游离节点 监控Lite Cluster资源 释放Lite Cluster资源