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能否挖掘出强表达能力的特征,还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解,这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中:学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中:随机森林的树数量,k-means中的cluster数,正则化参数λ等。
性能采集工具,在训练脚本中调用Ascend PyTorch Profiler接口,可在训练过程中采集性能数据文件,包括PyTorch层算子信息、CANN层算子信息、底层NPU算子信息、以及算子内存占用信息等。 包含在torch_npu包中。 Ascend PyTorch Profiler数据采集与分析
年9月15日期间的样本。 score 否 String 根据置信度筛选。 slice_thickness 否 String DICOM层厚,通过层厚筛选样本。 study_date 否 String DICOM扫描时间。 time_in_video 否 String 视频中某个时间。
2019年9月15日期间的样本。 score String 根据置信度筛选。 slice_thickness String DICOM层厚,通过层厚筛选样本。 study_date String DICOM扫描时间。 time_in_video String 视频中某个时间。 表5
在ModelArts运行态的Notebook容器中,采用动态挂载特性,将OBS对象存储模拟成本地文件系统。其本质是通过挂载工具,将对象协议转为POSIX文件协议。挂载后应用层可以在容器中正常操作OBS对象。 动态挂载适用于哪些使用场景 场景1:数据集预览和操作,将承载数据集的OBS挂载至Notebook中,可以像本地文件系统一样操作数据集。
2019年9月15日期间的样本。 score String 根据置信度筛选。 slice_thickness String DICOM层厚,通过层厚筛选样本。 study_date String DICOM扫描时间。 time_in_video String 视频中某个时间。 表7
建议通过开源的官方镜像来构建,例如PyTorch的官方镜像。 建议容器分层构建,单层容量不要超过1G、文件数不大于10w个。分层时,先构建不常变化的层,例如:先OS,再cuda驱动,再Python,再pytorch,再其他依赖包。 如果训练数据和代码经常变动,则不建议把数据、代码放到容器镜像里,避免频繁地构建容器镜像。
托管模型到AI Gallery AI Gallery上每个资产的文件都会存储在线上的AI Gallery存储库(简称AI Gallery仓库)里面。每一个模型实例视作一个资产仓库,模型实例与资产仓库之间是一一对应的关系。例如,模型名称为“Test”,则AI Gallery仓库有个
模型准备,导出和保存确定格式的模型。 转换参数准备,准备模型业务相关的关键参数。 模型转换,包含模型转换、优化和量化等。 应用集成。 针对转换的模型运行时应用层适配。 数据预处理。 模型编排。 模型裁剪。 精度校验。 精度对比误差统计工具。 自动化精度对比工具。 网络结构可视化工具。 性能调优。 性能测试。
当镜像保存失败时,请在Notebook实例详情页查看事件,事件描述请参考查看Notebook实例事件。 建议保存的镜像大小不要超过35G,镜像层数不要超过125层,因为节点容器存储Rootfs差异(详细请参考容器引擎空间分配),可能会导致镜像保存失败。 如使用的是专属资源池,可尝试在“专属资源池>弹性
当镜像保存失败时,请在Notebook实例详情页查看事件,事件描述请参考查看Notebook实例事件。 建议保存的镜像大小不要超过35G,镜像层数不要超过125层,因为节点容器存储Rootfs差异(详细请参考容器引擎空间分配),可能会导致镜像保存失败。 如使用的是专属资源池,可尝试在“专属资源池>弹性
建议通过开源的官方镜像来构建,例如PyTorch的官方镜像。 建议容器分层构建,单层容量不要超过1G、文件数不大于10w个。分层时,先构建不常变化的层,例如:先OS,再cuda驱动,再Python,再pytorch,再其他依赖包。 如果训练数据和代码经常变动,则不建议把数据、代码放到容器镜像里,避免频繁地构建容器镜像。
查询开发环境实例详情 功能介绍 该接口用于查询开发环境实例详情。 URI GET /v1/{project_id}/demanager/instances/{instance_id} 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
如果标签发生变化 当数据集中的标签发生变化时,需要执行如下语句。此语句需在“mox.run”之前运行。 语句中的“logits”,表示根据不同网络中分类层权重的变量名,配置不同的参数。此处填写其对应的关键字。 mox.set_flag('checkpoint_exclude_patterns'
更新开发环境实例信息 功能介绍 该接口用于更新开发环境实例的描述信息或自动停止信息。 URI PUT /v1/{project_id}/demanager/instances/{instance_id} 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
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
使用Gallery CLI配置工具下载文件 在服务器(ModelArts Lite云服务器或者是本地Windows/Linux等服务器)上登录Gallery CLI配置工具后,通过命令“gallery-cli download”可以从AI Gallery仓库下载资源。 命令说明 登录Gallery
moondream2基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导 大模型推理框架,包名:ascendcloud-llmframework VLLM调度层适配ATB、pybind 支持LLAMA7B/13B/65B 支持单机多卡推理 ATB模式支持w8a16量化,推理性能提升 配套CANN8.0
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={provisi
权限配置 权限列表 为了便于理解权限相关内容,建议先阅读ModelArts权限管理基本概念。 表1 服务授权列表 待授权的服务 适用场景 ModelArts 授予子用户使用ModelArts服务的权限。 ModelArts CommonOperations没有任何专属资源池的创建