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企业项目 创建开发环境实例 POST /v1/{project_id}/notebooks modelarts:notebook:create ecs:serverKeypairs:create swr:repository:getNamespace swr:repository:listNamespace
300;350,350,350;400,400,400;450,450,450;512,512,512" 其中input_shape中的-1表示设置动态seq_len,ge.dynamicDims表示支持的seq_len值,可根据实际业务场景选取要支持的seq_len,上面的配置表示模型的三个输入shape支持[1
表的右上角单击“选择当前页”,则当前页面所有的图片将选中。 为选中图片添加标签。 在右侧的“添加标签”区域中,单击“标签名”右侧的文本框中设置标签。 单击“标签名”右侧的文本框,然后从下拉列表中选择已有的标签。如果已有标签无法满足要求时,直接在文本框中添加新标签。 单击“确定”。
命令。为了方便理解,下面将ModelArts CLI统称为ma-cli。ma-cli支持用户在ModelArts Notebook及线下虚拟机中与云端服务交互,使用ma-cli命令可以实现命令自动补全、鉴权、镜像构建、提交ModelArts训练作业、提交DLI Spark作业、OBS数据复制等。
json,数据大小:43.6 MB。 自定义数据 预训练数据:用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下: 使用标准的.json格式的数据,通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
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学习”时,只支持识别和标注矩形框。 图1 启动智能标注(图像分类) 图2 启动智能标注(物体检测) 图3 启动智能标注(预标注) 完成参数设置后,单击“提交”,即可启动智能标注。 在标注作业列表中,单击标注作业名称进入“标注作业详情”页。 在“数据集概览页标注作业详情页”,选择“
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用于连接ModelArts服务并在ModelArts资源上执行管理命令。ma-cli支持用户在ModelArts Notebook及线下虚拟机中与云端服务交互,使用ma-cli命令可以实现命令自动补全、鉴权、镜像构建、提交ModelArts训练作业、提交DLI Spark作业、O
|──llm_tools # 推理工具 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下,建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中。 ${workdir}(例如/home/ma-user/ws ) |──llm_train
是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 export_type 否 Integer 导出类型,不
鼠标移动至节点名称上,复制需要退订的实例ID。 图3 复制实例ID Server购买订单里绑定的资源ID为Server ID,与Server产品所封装的BMS/ECS ID不同,若要退订Server,需要在ModelArts控制台的“资源管理 > AI专属资源池 > 弹性节点Server”中查询对应ID。
桶(存放代码)”,采用分布式训练。 表1 不同场景所需服务及购买推荐 场景 OBS SFS SWR DEW ModelArts VPC ECS EVS 单机单卡 按需购买。(并行文件系统) × 免费。 免费。 包月购买。 免费。 × 按需购买。 单机多卡 × 包月购买。 (HPC型500G)
是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 version_id 是 String 数据集版本ID。 请求参数 无 响应参数 状态码: 200 表2 响应Body参数