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自动学习生成的模型,存储在哪里?支持哪些其他操作? 模型统一管理 针对自动学习项目,当模型训练完成后,其生成的模型,将自动进入“模型管理”页面,如下图所示。模型名称由系统自动命名,前缀与自动学习项目的名称一致,方便辨识。 自动学习生成的模型,不支持下载使用。 图1 自动学习生成的模型 自动学习生成的模型,支持哪些其他操作
模型进行调优,获得更合适的模型。 场景描述 从“我的模型”中选择一个模型进行调优,当模型完成调优作业后会产生一个新的模型,呈现在“我的模型”列表中。 约束限制 表1列举了支持模型调优的模型,不在表格里的模型不支持使用MaaS调优模型。 表1 支持模型微调的模型 模型名称 全参微调
txt 文本分类的标注对象和标注文件均为文本文件,并且以行数进行对应。如标注文件中的第一行表示的是标注对象文件中的第一行的标注。 例如,标注对象“COMMENTS_114745.txt”的内容如下所示。 手感很好,反应速度很快,不知道以后怎样 三个月前买了一个用的非常好果断把旧手机替换下来尤其在待机方面
1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令,并在Notebook环境中运行执行。本代码中有许多环境变量的设置,在下面的指导步骤中,会展开进行详细的解释。 如果用户希望自定义参数进行训练,可直接编辑对应模型的训练脚本,可编辑参数以及详细介绍如下。以llama2-13b预训练为例:
识别出此图片的数字是“2”。 本案例中使用的MNIST是比较简单的用做demo的数据集,配套算法也是比较简单的用于教学的神经网络算法。这样的数据和算法生成的模型仅适用于教学模式,并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求,预测图片必须和训练集中的图片相似(黑底白字)才可能预测准确。
batch所处理的样本量。在流水线并行中,为了减少气泡时间,会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关,可根据实际情况进行调整。 global-batch-size 128 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。
用于验证模型的样本数据比例。“训练验证比例”会影响训练模板的性能。 “描述” 针对当前发布的数据集版本的描述信息。 “开启难例属性” 仅“图像分类”和“物体检测”类型数据集支持难例属性。 默认不开启。启用后,会将此数据集的难例属性等信息写入对应的Manifest文件中。 数据集版本文件目录结构
如果没有挂载任何外部存储,此时可用存储空间根据dockerBaseSize的配置来决定,可访问的存储空间比较小,因此建议通过挂载外部存储空间解决存储空间受限问题。 容器中挂载存储有多种方式,不同的场景下推荐的存储方式不一样,详情如表1所示。容器存储的基础知识了解请参见存储基础知识,有助您理解本章节内容
如何在Notebook中安装外部库? ModelArts Notebook中已安装Jupyter、Python程序包等多种环境,包括TensorFlow、MindSpore、PyTorch、Spark等。您也可以使用pip install在Notobook或Terminal中安装外部库。 在Notebook中安装
团队标注任务创建成功后,团队成员收到标注任务的邮件。 图5 任务邮件 单击任务邮件中的标注任务地址,跳转至ModelArts控制台的“数据准备>数据标注 > 我参与的”页面。如果未登录控制台,请先登录。 在“我参与的”页签下,可查看您的标注任务。 图6 标注任务 数据标注访问地址
描述:自行描述项目详情,例如口罩检测。 数据集:下拉选择已下载的数据集(步骤2中已成功导入的数据集,默认为下拉数据集列表中的第一个数据集)。 输出路径:选择步骤2的3中的数据集输出位置。 训练规格:根据您的实际需要选择对应的训练规格。 确认无误后单击右下角“创建项目”可自动跳转至自动学习的运行总览页面。 步骤四:运行工作流
AscendCloud-6.3.910-xxx.zip软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.910-xxx.zip 说明: 包名中的xxx表示具体的时间戳,以包名的实际时间为准。 获取路径:Support-E,在此路径中查找下载ModelArts 6.3.910 版本。 说明:
ModelArts自动学习-文本分类正式下线后,所有用户将无法使用自动学习的文本分类功能创建项目,但仍可查看历史使用文本分类功能创建的作业。 如您有任何问题,可随时通过工单或者服务热线(+86-4000-955-988或+86-950808)与我们联系。 感谢您对华为云的支持! 父主题: 下线公告
用于配置训练作业开始时需要输入数据的路径和训练结束后输出数据的路径。 输入指定的目录在训练开始时,平台会自动将指定的OBS路径下的文件copy到容器内 输出指定的目录在训练过程中,平台会自动将容器内的文件copy到指定的OBS路径下 在“输入”的输入框内设置变量:ORIGINAL
在ModelArts的Notebook中如何在代码中打印GPU使用信息? 用户可通过shell命令或python命令查询GPU使用信息。 使用shell命令 执行nvidia-smi命令。 依赖CUDA nvcc watch -n 1 nvidia-smi 执行gpustat命令。
删除环境变量:单击,确认永久删除环境变量,单击“确定”完成删除。 重启AI应用,使环境变量的新增、修改、删除生效。 当AI应用的状态为“运行中”时,则在“运行资源设置”处,单击“重启”。 当AI应用的状态为非“待启动”时,则环境变量的变更会随应用启动自动生效。 管理AI应用可见范围 创建AI应用时,默
各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。DeepSp
如果您的原始表格中已包含表头,需要开启“导入是否包含表头”开关,系统会导入文件的第一行(表头)作为列名,无需再手动修改Schema信息。 如果您的原始表格中没有表头,需关闭“导入是否包含表头”开关,从OBS选择数据后,Schema信息的列名默认为表格中的第一行数据,请更改Sc
支持从OBS中导入新的数据,导入方式包括目录导入和Manifest文件导入。 dataset.import_data(path=None, anntation_config=None, **kwargs) 不同类型的数据集支持的导入方式如表1所示。 表1 不同数据集支持的导入方式 数据集类型
在ModelArts的Notebook中JupyterLab的目录、Terminal的文件和OBS的文件之间的关系是什么? JupyterLab目录的文件与Terminal中work目录下的文件相同。即用户在Notebook中新建的,或者是从OBS目录中同步的文件。 挂载OBS存储的Note