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of DataSource objects 数据集输入位置,用于将此目录及子目录下的源数据(如图片/文件/音频等)同步到数据集。对于表格数据集,该参数为导入目录。表格数据集的工作目录不支持为KMS加密桶下的OBS路径。目前仅支持传入单个DataSource。 dataset_name
String 引擎规格的ID。如“caffe-1.0.0-python2.7”。 engine_name String 引擎规格的名称。如“Caffe”。 engine_version String 引擎规格的版本。对一个引擎名称,有多个版本的引擎,如使用python2.7的"Caffe-1
查看在线服务的事件 服务的(从用户可看见部署服务任务开始)整个生命周期中,每一个关键事件点在系统后台均有记录,用户可随时在对应服务的详情页面进行查看。 方便用户更清楚的了解服务部署和运行过程,遇到任务异常时,更加准确的排查定位问题。可查看的事件点包括: 表1 事件 事件类型 事件
--model-type:模型类型。 --loader:选择对应加载模型脚本的名称。 --saver:选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size:${TP}张量并行数,需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-paralle
回最新的n兆的日志。2022/03/01 00:00:00 (GMT+08:00)后,此参数名称由“context”改为“content”。 current_size Integer 当前返回的日志大小(单位:字节)。最大为5兆。 full_size Integer 完整的日志大小(单位:字节)。
修改模型服务QPS 流量限制QPS是评估模型服务处理能力的关键指标,它指示系统在高并发场景下每秒能处理的请求量。这一指标直接关系到模型的响应速度和处理效率。不当的QPS配置可能导致用户等待时间延长,影响满意度。因此,能够灵活调整模型的QPS对于保障服务性能、优化用户体验、维持业务流畅及控制成本至关重要。
可视化作业名称。限制为1-20位只含数字,字母,下划线,中划线的名称。 job_desc 否 String 对可视化作业的描述,默认为空,字符串的长度限制为[0, 256]。 train_url 是 String OBS路径地址。 job_type 否 String 可视化的类型,可选的有tensorboard和m
查询训练作业指定任务的运行指标 功能介绍 查询训练作业指定任务的运行指标。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/
请检查推理代码是否存在内存溢出或者内存泄漏的问题。 模型运行异常。 请检查您的模型是否能正常运行。例如模型依赖的资源是否故障,需要排查推理日志。 实例pod数量异常 。 如果您曾经找过运维人员删除过异常的实例pod,事件中可能会出现告警“服务异常,不正常的实例数为XXX”。在出现这种告警后,服务会自动拉起新的正常实
task_id 是 String 训练作业的任务名称。可从训练作业详情中的status.tasks字段中获取。 请求参数 表2 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/plain,返回临时预
当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式,使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内,同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ (huggingface
当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式,使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内,同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ (huggingface
perchannel的量化形式,使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内,同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见表1。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ (huggingface.co)量化模型权重,然后在NPU的机器上实现推理量化。
perchannel的量化形式,使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内,同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见表3。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ (huggingface.co)量化模型权重,然后在NPU的机器上实现推理量化。
ModelArts团队标注的数据分配机制是什么? 目前不支持用户自定义成员任务分配,数据是平均分配的。 当数量和团队成员人数不成比例,无法平均分配时,则将多余的几张图片,随机分配给团队成员。 如果样本数少于待分配成员时,部分成员会存在未分配到样本的情况。样本只会分配给labele
DEV: 建议仅在开发调测场景使用。 UNKNOWN: 未明确设置的镜像支持的服务类型。 sort_dir 否 String 排序方式,ASC升序,DESC降序,默认DESC。 sort_key 否 String 排序的字段,多个字段使用(“,”)逗号分割。 type 否 String
户组页面查找待授权的用户组名称,在右侧的操作列单击“授权”,勾选步骤2创建的两条自定义策略,单击“下一步”,选择授权范围方案,单击“确定”。 此时,该用户组下的所有用户均有权限查看该用户组内成员创建的所有Notebook实例。 如果没有用户组,也可以创建一个新的用户组,并通过“用
当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式,使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内,同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ (huggingface
67个Notebook实例。这里的0.6就是超分比率。即启动该Notebook实例最少需要1.2U的CPU,运行Notebook时最大使用到2U的资源;内存同理,最少需要4.8G的内存,运行时最大使用到8U的内存。 超分情况下会存在实例终止的风险。如1个8U的节点上同时启动了6个2U的实例,如果其中
列表。 trial_id 是 String 超参搜索的trial_id。 请求参数 无 响应参数 状态码:200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 earlystop_trial String 提前终止的trial的trial_id。 请求示例 如下以training