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准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 数据集下载 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优
性能调优 性能测试 benchmark工具也可用于性能测试，其主要的测试指标为模型单次前向推理的耗时。在性能测试任务中，与精度测试不同，并不需要用户指定对应的输入（inDataFile）和输出的标杆数据（benchmarkDataFile），benchmark工具会随机生成一个输入进行推理
开发环境的应用示例 本节通过调用一系列API，以创建开发环境实例为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 创建开发环境实例的流程如下： 调用认证鉴权接口获取用户Token，在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调用查询支持的镜像列表接口查看开发环境的镜像类型和版本
查询开发环境实例列表 功能介绍 该接口用于查询开发环境实例列表，用户可按需查询满足条件的开发环境实例列表。 URI GET /v1/{project_id}/demanager/instances?de_type={de_type}&provision_type={provision_type
Lite Cluster资源配置流程 本章节介绍Lite Cluster环境配置详细流程，适用于加速卡环境配置。 前提条件 已完成集群资源购买和开通，具体请参见Lite Cluster资源开通。 集群的配置使用需要用户具备一定的知识背景，包括但不限于Kubernetes基础知识、网络知识
终止训练作业 终止训练作业，只可终止创建中、等待中、运行中的作业。 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式一：根据指定的job_id终止。 from modelarts.session
创建开发环境实例 功能介绍 创建开发环境实例，用于代码开发。 该接口为异步操作，创建开发环境实例的状态请通过查询开发环境实例详情接口获取。 URI POST /v1/{project_id}/demanager/instances 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选
查询训练作业详情 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式一：根据指定的job_id查询。 from modelarts.session import Session from
创建Workflow训练作业节点 功能介绍 该节点通过对算法、输入、输出的定义，实现ModelArts作业管理的能力。主要用于数据处理、模型训练、模型评估等场景。主要应用场景如下： 当需要对图像进行增强，对语音进行除噪等操作时，可以使用该节点进行数据的预处理。 对于一些物体检测，图像分类等模型场景
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 数据集下载 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优
查询训练作业列表 示例代码 在ModelArts Notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 from modelarts.session import Session from modelarts.estimatorV2
线下容器镜像构建及调试 镜像构建 导出conda环境 首先拉起线下的容器镜像： # run on terminal docker run -ti ${your_image:tag} 在容器中输入如下命令，得到pytorch.tar.gz： # run on container #
ModelArts Standard使用流程 本章节旨在帮助您了解ModelArts Standard的基本使用方法，帮助您快速上手ModelArts服务。 面向熟悉代码编写和调测，熟悉常见AI引擎的开发者，ModelArts不仅提供了在线代码开发环境，还提供了从数据准备、模型训练
查看模型评估结果 训练作业运行结束后，ModelArts可为您的模型进行评估，并且给出调优诊断和建议。 针对使用预置算法创建训练作业，无需任何配置，即可查看此评估结果（由于每个模型情况不同，系统将自动根据您的模型指标情况，给出一些调优建议，请仔细阅读界面中的建议和指导，对您的模型进行进一步的调优
ModelArts-成长地图 | 华为云 ModelArts ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期
创建多机多卡的分布式训练（DistributedDataParallel） 本章节介绍基于PyTorch引擎的多机多卡数据并行训练。并提供了分布式训练调测具体的代码适配操作过程和代码示例。同时还针对Resnet18在cifar10数据集上的分类任务，给出了分布式训练改造(DDP)的完整代码示例
Open-Clip基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导 Open-Clip广泛应用于AIGC和多模态视频编码器的训练。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的DevServer上使用昇腾NPU计算资源开展Open-clip训练的详细过程。完成本方案的部署，
自定义模型规范 AI Gallery除了支持托管文本生成和文本问答任务类型的模型，还支持托管其他任务类型的模型，其他任务类型的模型被称为自定义模型。但是托管的自定义模型要满足规范才支持使用AI Gallery工具链服务（微调大师、在线推理服务）。 自定义模型的使用流程 托管模型到AI
自定义镜像规范 AI Gallery支持托管自定义镜像，但是托管的自定义镜像要满足规范才支持使用AI Gallery工具链服务（微调大师、在线推理服务）。 自定义镜像的使用流程 托管自定义镜像，操作步骤请参考托管模型到AI Gallery。 如果自定义镜像要支持训练，则需要满足自定义镜像规范
在ECS上构建自定义镜像并在Notebook中使用 使用场景和构建流程说明 用户可以使用ModelArts提供的基础镜像或第三方的镜像来编写Dockerfile，在ECS服务器上构建出完全适合自己的镜像。然后将镜像进行注册，用以创建新的开发环境，满足自己的业务需求。 本案例将基于ModelArts
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