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以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备模型适用的容器镜像,包括容器内资源检查 预训练 预训练 介绍如何进行预训练,包括训练数据处理、超参配置、训练任务、断点续训及性能查看。 微调训练 SFT微调训练 介绍如何进行SFT微调训练。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练。
本。如第一次训练版本号为“0.0.1”,下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后,再执行模型部署的操作。 父主题: 使用自动学习实现物体检测
原因:训练作业使用的镜像CUDA版本只支持sm_37、sm_50、sm_60和sm_70的加速卡,不支持sm_80。 处理建议:使用自定义镜像创建训练作业,并安装高版本的cuda以及对应的PyTorch版本。 查看训练作业的“日志”,出现报错“ERROR:root:label_map.pbtxt cannot
训练作业的版本名称。 请求示例 如下以创建“job_id”为10,“pre_version_id”为20的一个新版本作业为例。 POST https://endpoint/v1/{project_id}/training-jobs/10/versions/ { "job_desc":
String 数据集的版本名称,名称仅包含数字、字母、中划线和下划线,长度是0-32位。 请求示例 查询数据处理任务版本列表 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/processor-tasks/{task_id}/versions?offset=0&limit=5
推理服务Text Generation Inference(TGI) + 华为自研Ascend Snt9b硬件,为用户提供了开箱即用的推理部署方案,包括推理的性能和精度测试等,为用户提供端到端的大模型解决方案,帮助用户使能大模型业务。 操作流程 图1 操作流程图 表1 操作任务流程说明
UTC'的毫秒数。 description String 模型描述信息。 source_type String 模型来源的类型,仅当模型为自动学习部署过来时有值,取值为“auto”。 父主题: 模型管理
Map<String,Array<String>> 属性的搜索条件,可以有多个属性条件。 请求示例 查询导出任务(导出到OBS)的状态 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/export-tasks/{task_id}
200,3]和[100,200]均合法。 说明:只有当样本的标签列表包含物体检测标签时,此字段必选。 请求示例 查询单个样本信息 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/data-annotations
3]和[100,200]均合法。 说明:只有当样本的标签列表包含物体检测标签时,此字段必选。 请求示例 查询单个智能标注样本的信息 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/auto-annotations
建议根据业务情况及使用习惯,选择OBS使用方法。 如果您的数据量较小(小于100MB)或数据文件少(少于100个),建议您使用控制台上传数据。控制台上传无需工具下载或多余配置,在少量数据上传时,更加便捷高效。 如果您的数据量较大或数据文件较多,建议选择OBS Browser+或obsutil工具上传。OBS B
本。如第一次训练版本号为“0.0.1”,下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后,再执行模型部署的操作。 父主题: 使用自动学习实现文本分类
开通自动续费后,还可以手动续费该专属资源池。手动续费后,自动续费仍然有效,在新的到期时间前的第7天开始扣款。 自动续费的到期前7日自动扣款属于系统默认配置,您也可以根据需要修改此扣款日,如到期前6日、到期前5日等。 更多关于自动续费的规则介绍请参见自动续费规则说明。 前提条件 请确认包年/包月专属资源池还未到期。
inv_freq.npu() 问题7:使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题,重复输出感叹号 检查【配置环境变量】章节中,高精度模式的环境变量是否开启 问题8:部署在线服务报错starting container process caused "exec: \"/home
本。如第一次训练版本号为“0.0.1”,下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后,再执行模型部署的操作。 父主题: 使用自动学习实现图像分类
dataset createAutoLabelingTask 创建自动分组任务 dataset createAutoGroupingTask 创建自动部署任务 dataset createAutoDeployTask 导入样本到数据集 dataset importSamplesToDataset
Gallery,单击右上角“我的Gallery”进入我的Gallery页面。 单击左上方“创建资产”,选择“模型”。 在“创建模型”弹窗中配置参数,单击“创建”。 表1 创建模型 参数名称 说明 英文名称 必填项,模型的英文名称。 如果没有填写“中文名称”,则资产发布后,在模型页签上会显示该“英文名称”。
情。 如何选择可用区? 是否将资源放在同一可用区内,主要取决于您对容灾能力和网络时延的要求。 如果您的应用需要较高的容灾能力,建议您将资源部署在同一区域的不同可用区内。 如果您的应用要求实例之间的网络延时较低,则建议您将资源创建在同一可用区内。 区域和终端节点 当您通过API使用
3]和[100,200]均合法。 说明:只有当样本的标签列表包含物体检测标签时,此字段必选。 请求示例 查询团队标注的样本信息 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/workforce-tasks/
3]和[100,200]均合法。 说明:只有当样本的标签列表包含物体检测标签时,此字段必选。 请求示例 查询智能标注的样本列表 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/auto-annotations/samples