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准备代码 本教程中用到的模型软件包如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-905-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。
创建ModelArts数据校验任务 前提条件 数据已准备完成：已经创建数据集或者已经将数据上传至OBS。 确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 创建数据处理任务 登录ModelArts管理控制台，在左侧的导航栏中选择“数据准备>数据处理”，进入“数据处理”页面。 在
录制Profiling Ascend PyTorch Profiler是针对PyTorch框架开发的性能数据采集和解析工具，通过在PyTorch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口，执行训练的同时采集性能数据，完成训练后直接输出可视化的性能数据文件，提升了性能分析效率。
录制Profiling Ascend PyTorch Profiler是针对PyTorch框架开发的性能数据采集和解析工具，通过在PyTorch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口，执行训练的同时采集性能数据，完成训练后直接输出可视化的性能数据文件，提升了性能分析效率。
运行第一条Workflow 了解Workflow的功能与构成后，可通过订阅Workflow的方式尝试运行首条工作流，进一步了解Workflow的运行过程。 数据集准备。 订阅工作流。 运行工作流。 准备数据集 前往AI Gallery，在“资产集市>数据>数据集”页面下载常见生活垃圾图片。
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表1 支持的模型列表所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
查看批量服务详情 当模型部署为批量服务成功后，您可以进入“批量服务”页面，来查看服务详情。 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“模型部署>批量服务”，进入“批量服务”管理页面。 单击目标服务名称，进入服务详情页面。 您可以查看服务的“名称”、“状态”等信息，详情说明请参见表1。
更新训练作业参数 功能介绍 更新训练作业参数。 URI PUT /v1/{project_id}/training-job-configs/{config_name} 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
配置Grafana数据源 在Grafana配置数据源后，即可通过Grafana查看ModelArts的监控数据。 前提条件 已安装Grafana。 配置Grafana数据源 获取Grafana数据源配置代码。 进入AOM管理控制台。 图1 AOM管理控制台 在左侧导航栏中选择“Prometheus监控
创建训练作业参数 功能介绍 创建训练作业参数。 URI POST /v1/{project_id}/training-job-configs 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。
通过团队标注方式标注数据 团队标注使用说明 创建和管理团队 创建团队标注任务 审核并验收团队标注任务结果 管理团队和团队成员 父主题： 标注ModelArts数据集中的数据
模型管理计费项 计费说明 在ModelArts创建模型不收费，但在通过OBS导入模型时，需要先将模型包文件存放到OBS中，OBS会产生费用。存储资源包括数据存储到OBS的计费。具体内容如表1所示。 表1 存储计费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 存储资源 对象存储OBS
查看训练作业详情 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“模型训练 > 训练作业”，进入“训练作业”列表。 在作业列表，单击“导出”，可以将训练作业根据时间周期导出Excel表到本地。最多只支持导出前200行数据。 在“训练作业”列表中，单击作业名称，进入训练作业详情页。
创建算法 机器学习从有限的观测数据中学习一般性的规律，并利用这些规律对未知的数据进行预测。为了获取更准确的预测结果，用户需要选择一个合适的算法来训练模型。针对不同的场景，ModelArts提供大量的算法样例。以下章节提供了关于业务场景、算法学习方式、算法实现方式的指导。 选择算法的实现方式
创建ModelArts数据清洗任务 前提条件 数据已准备完成：已经创建数据集或者已经将数据上传至OBS。 确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 创建数据处理任务 登录ModelArts管理控制台，在左侧的导航栏中选择“数据准备>数据处理”，进入“数据处理”页面。 在
训练声音分类模型 完成音频标注后，可以进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的声音分类模型。由于用于训练的音频，至少有2种以上的分类，每种分类的音频数不少于5个。 操作步骤 在开始训练之前，需要完成数据标注，然后再开始模型的自动训练。 在新版自动学习页面，单击项目名称进入运
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
查询数据集版本列表 查询数据集的版本列表。 dataset.list_versions() 示例代码 查询数据集版本列表 from modelarts.session import Session from modelarts.dataset import Dataset session
查询数据集详情 查询数据集的详细信息，包括数据集的样本信息、版本信息等。 dataset.get_dataset_info() 示例代码 查询数据集详情 from modelarts.session import Session from modelarts.dataset import
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