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描述 total_count Integer 不分页的情况下符合查询条件的总服务数量。 count Integer 当前查询结果的服务数量,不设置offset、limit查询参数时,count与total相同。 services Array of ListServices objects
site-packages\pip (python *.*) 在Windows环境中,如果提示“不是内部或外部命令”,请您在“环境变量”中设置“Path”,增加Python和pip的安装路径,具体步骤如下。pip的安装路径一般为Python所在目录的Scripts文件夹。 快捷键
或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全; // 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例,运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK。 ak := os.Getenv("HUAWEICLOUD_SDK_AK")
|──llm_tools # 推理工具 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下,建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在 scripts 文件夹中。 ${workdir}(例如/home/ma-user/ws ) |──llm_train
推理工具 |——AscendCloud-OPP #依赖算子包 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下,建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在 scripts 文件夹中。 ${workdir}(例如/home/ma-user/ws ) |──llm_train
执行的时长。 events 否 Array of strings 执行的事件。 labels 否 Array of strings 为执行记录设置的标签。 data_requirements 否 Array of DataRequirement objects 节点steps使用到的数据。
多机必填。节点序号,当前节点ID,一般从0开始,单机默认是0。以Qwen-72B 5机训练为例,节点ID依次为(0 1 2 3 4);一般ID为0的节点设置为主节点IP。 WORK_DIR /home/ma-user/ws 容器的工作目录。训练的权重文件保存在此路径下。非必填,默认值为:/home/ma-user/ws。
多机必填。节点序号,当前节点ID,一般从0开始。单机默认是0。以Qwen-72B 5机训练为例,节点ID依次为(0 1 2 3 4);一般ID为0的节点设置为主节点IP。 MODEL_PATH /home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Qwen-14B/converted_weights
多机必填,单机忽略。节点序号,当前节点ID,一般从0开始,单机默认是0。以8机训练为例,节点ID依次为(0 1 2 3 4 5 6 7);一般ID为0的节点设置为主节点IP。 WORK_DIR /home/ma-user/ws 非必填。容器的工作目录。训练的权重文件保存在此路径下。默认值为:/home/ma-user/ws。
|──llm_tools # 推理工具 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下,建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中。 ${workdir}(例如/home/ma-user/ws ) |──llm_train
TEST:指明该对象用于测试。 INFERENCE:指明该对象用于推理。 如果没有给出该字段,则使用者自行决定如何使用该对象。 id 否 此参数为系统导出的样本id,导入时可以不用填写。 annotation 否 如果不设置,则表示未标注对象。annotation值为一个对象列表,详细参数请参见表3。 inference-loc
执行的时长。 events 否 Array of strings 执行的事件。 labels 否 Array of strings 为执行记录设置的标签。 data_requirements 否 Array of DataRequirement objects 节点steps使用到的数据。
ModelArts用户指南(Lite Cluster) ModelArts Edge 为客户提供了统一边缘部署和管理能力,支持统一纳管异构边缘设备,提供AI应用部署、Al应用和节点管理、资源池与负载均衡、应用商用保障等能力,帮助客户快速构建高性价比的边云协同AI解决方案。 适用于边缘部署场景。
--fp16 LR、PER_DEVICE_TRAIN_BATCH_SIZE、GRADIENT_ACCUMULATION_STEPS分别代表学习率、单个设备训练批次大小、梯度累计步数,作为超参数可以调优获得较好模型。同样,${HOME} 需要根据数据集模型等路径做对应替换,这里脚本适配的数据集
String 模型来源的类型,当前仅可取值auto,用于区分通过自动学习部署过来的模型(不提供模型下载功能);用户通过训练作业部署的模型不设置此值。默认值为空。 model_type 是 String 模型类型,取值为:TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/S
行模型的性能。 AKG的配置也是在模型转换阶段进行配置(即执行converter_lite命令时),通过指定对应的配置文件akg.cfg,设置对应的akg优化级别,并且在模型转换时参考样例进行对应的配置。 # akg.cfg [graph_kernel_param] opt_level=2
多机必填,单机忽略;节点序号,当前节点ID,一般从0开始,单机默认是0。以8机训练为例,节点ID依次为(0 1 2 3 4 5 6 7);一般ID为0的节点设置为主节点IP。 WORK_DIR /home/ma-user/ws 非必填。容器的工作目录。训练的权重文件保存在此路径下。默认值为:/home/ma-user/ws。
多机必填,单机忽略;节点序号,当前节点ID,一般从0开始,单机默认是0。以8机训练为例,节点ID依次为(0 1 2 3 4 5 6 7);一般ID为0的节点设置为主节点IP。 WORK_DIR /home/ma-user/ws 非必填。容器的工作目录。训练的权重文件保存在此路径下。默认值为:/home/ma-user/ws。
单击“添加授权”。在“访问授权”页面,在“授权对象类型”下面选择“IAM子用户”,“授权对象”选择开发者的账号,“委托选择”选择“新增委托”,“委托名称”设置为“ma_agency_develop_user”,“权限配置”选择“自定义”,“权限名称”勾选“OBS Administrator”。开
TF-1.13.1-python3.6 TF-2.1.0-python3.6 PyTorch-1.4.0-python3.6 下文将介绍如何在训练中使用评估代码。对训练代码做一定的适配和修正,分为三个方面:添加输出目录、复制数据集到本地、映射数据集路径到OBS。 添加输出目录