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delArts的Notebook开发环境中,调试和运行代码。本地IDE方式不影响用户的编码习惯,并且可以方便快捷地使用云上的Notebook开发环境。 本地IDE当前支持VS Code、PyCharm、SSH工具。PyCharm和VS Code还分别有专门的插件PyCharm Toolkit、VS
训练作业算法。目前支持三种形式: id只取算法的id; subscription_id+item_version_id取算法的订阅id和版本id; code_dir+boot_file取训练作业的代码目录和启动文件。 tasks Array of TaskResponse objects 异构训练作业的任务列表。
ools 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 pool_name 是 String 资源池名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 apiVersion
AI Gallery订阅”。 搜索“图像分类-ResNet_v1_50工作流”,单击“订阅”,勾选“我已同意《数据安全与隐私风险承担条款》和《华为云AI Gallery服务协议》”,单击“继续订阅”即可完成工作流的订阅。订阅过的工作流会显示“已订阅”。 运行工作流 订阅完成后,单
3指使用0-3卡执行训练任务。 训练成功标志 “***** train metrics *****”关键字打印 训练完成后,请参考查看日志和性能章节查看指令微调的日志和性能。 1、如训练过程中遇到“NPU out of memory”“Permission denied” 问题可参考 附录:训练常见问题解决。
内存使用,特别是在训练大型模型时,但同时影响性能。True表示关闭重计算功能。 include_tokens_per_second include_num_input_tokens_seen true 用于在训练过程中包含每秒处理的tokens和已经看到的输入tokens,方便计算性能。
当上传的文件夹下内容为空或者该文件夹下包含多个文件夹且有文件夹下内容有空时,OBS对应路径下不产生该空文件夹。 dst_obs_dir 是 String 上传的目标OBS桶地址,必须以“obs://”作为前缀,上传的目标文件夹后缀必须以“/”结尾。 表2 失败响应参数说明 参数 参数类型 描述 error_code
了解相关安全规定和标准:了解相关的安全规定和标准,并遵守它们。这可以包括公司和政府的安全标准,以及行业标准和最佳实践。\n\n2.培训和教育:确保您和您的同事接受了必要的培训和教育,以了解正确的安全准则和行为。\n\n3.使用正确的工具和设备:确保您使用正确的工具和设备,并且它们得到了正确的维护和保养。\n\n4
填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成,按“V0001”、“V0002”规则命名,用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。 设置数据处理类型为“数据增强
ama2-13B和Llama2-80B基础模型(名字必须一致)创建模型,且“权重设置与词表”选择“自定义权重”时,需要修改权重配置才能正常运行模型,操作步骤请参见修改权重配置。 前提条件 已准备好用于生成专属模型的模型权重文件,并存放于OBS桶中,OBS桶必须和MaaS服务在同一个Region下。
al/Ascend/driver目录。 X86 CPU架构和ARM CPU架构的自定义镜像分别只能运行于对应CPU架构的规格中。 执行如下命令,查看自定义镜像的CPU架构。 docker inspect {自定义镜像地址} | grep Architecture ARM CPU架构的自定义镜像,上述命令回显如下。
非订阅算法和预置框架无法满足需求,否则不推荐使用。自定义镜像需上传至容器镜像服务(SWR),才能用于ModelArts Standard上训练。 自定义镜像的启动命令规范 用户遵循ModelArts镜像的规范要求制作镜像,选择自己的镜像,并且通过指定代码目录(可选)和启动命令的方式来创建的训练作业。
module_file.py 训练作业导入模块时日志出现“ImportError: No module named xxx”的报错,可以判断是环境中没有包含用户依赖的python包。 处理方法 训练作业导入模块时日志出现前两条报错信息,处理方法如下: 首先保证被导入的module中有“__init__
代码构建AI模型。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。具体请参见自动学习简介。 Standard的Workflow是一套低代码的AI开
_sample_separator和text_label_separator指定。 text_label_separator 否 String 标签与标签之间的分隔符,默认为逗号分隔,分隔符需转义。分隔符仅支持一个字符,必须为大小写字母,数字和“!@#$%^&*_=|?/':.;
作镜像时安装。 操作步骤 下载MLNX_OFED_LINUX-4.3-1.0.1.0-ubuntu16.04-x86_64.tgz。 进入地址,单击“Download”,选择“Archive Versions”,“Version”选择“4.3-1.0.1.0”,“OS Distr
调用批量更新样本标签根据获取的智能标注样本列表确认智能标注结果。 前提条件 已获取IAM的EndPoint和ModelArts的EndPoint。 确认服务的部署区域,获取项目名称和ID、获取帐号名和ID和获取用户名和ID。 已准备好用于智能标注的图像分类的数据集,并获取数据集ID,例如“6mHUGe
5-ubuntu18.04 CPU算法开发和训练基础镜像,包含可以图形化机器学习算法开发和调测MLStudio工具,并预置PySpark2.4.5 CPU 否 是 mindspore1.2.0-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04 GPU算法开发和训练基础镜像,预置AI引擎MindSpore-GPU
er-0","worker-1",依次类推。 表3 返回参数 参数 参数类型 描述 content String 日志内容。 如果日志大小没有超过上限(n兆),则返回全部内容; 如果日志超过了上限(n兆),则返回最新的n兆的日志。 current_size Integer 当前返
save_summary_steps=save_summary_steps, save_model_secs=save_model_secs, checkpoint_path=flags.checkpoint_url, export_model=mox