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AI Gallery(新版) AI Gallery使用流程 发布和管理AI Gallery模型 发布和管理AI Gallery数据集 发布和管理AI Gallery项目 发布和管理AI Gallery镜像 发布和管理AI Gallery中的AI应用 使用AI Gallery微调大师训练模型
_64.whl tensorflow-1.8.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl 方式二:可以在启动文件添加如下代码安装依赖包: import os os.system('pip install xxx') 方式一在训练作业启动前即可完成相关依赖
ip”,其版本必须为1.8.0及以上版本。 “模型说明” 为了帮助其他模型开发者更好的理解及使用您的模型,建议您提供模型的说明文档。单击“添加模型说明”,设置“文档名称”及其“URL”。模型说明最多支持3条。 “部署类型” 选择此模型支持部署服务的类型,部署上线时只支持部署为此处
容器内执行参考步骤三:启动容器镜像 |──data # 原始数据目录,如使用自定义数据,参考准备数据(可选) |── tokenizers #原始权重/tokenizer目录
容器内执行参考步骤三 启动容器镜像 |──data # 原始数据目录,如使用自定义数据,参考准备数据(可选) |── tokenizers #原始权重/tokenizer目录
TrainingExperimentResponseMetadata object 训练实验数据。 statistic TrainingExperimentStatistic object 训练实验的统计数据。 表5 TrainingExperimentResponseMetadata 参数
ma-job训练作业支持的命令 ma-cli dli-job提交DLI Spark作业支持的命令 使用ma-cli obs-copy命令复制OBS数据 父主题: 使用Notebook进行AI开发调试
在ModelArts Standard上运行GPU多机多卡训练作业 在ModelArts Standard使用run.sh脚本实现OBS和训练容器间的数据传输 父主题: Standard模型训练
准备AscendFactory训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据,可以用本案使用的数据集,也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 训练 预训练/微调 介绍如何进行预训练,包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 父主题: 主流开源大模型基于Lite
benchmark工具进行推理,并将推理得到的输出与标杆数据进行相似度度量(余弦相似度和平均相对误差),得到模型转换后的精度偏差信息。使用benchmark进行精度比对的基本流程如下: 将模型输入保存二进制文件。 # 数据读取,预处理 image = img_preprocess(image_path)
训练完成的权重文件默认不会自动转换为Hugging Face格式权重。若用户需要自动转换,则在运行脚本,例如0_pl_pretrain_13b.sh中,添加变量CONVERT_MG2HF并赋值TRUE。若用户后续不需要自动转换,则在运行脚本中必须删除CONVERT_MG2HF变量。 Megat
相应region区域开放此功能。 新增委托授权操作SFS Turbo 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏选择“权限管理”,进入“权限管理”页面。 单击“添加授权”,进入“访问授权”配置页面,根据参数说明进行配置。 “授权对象类型”:根据需要选择"IAM子用户"、"联邦用户"、"委托用户"、"所有用户"
容器内执行参考Step3 启动容器镜像 |──data # 原始数据目录,如使用自定义数据,参考准备数据(可选) |── tokenizers #原始权重/tokenizer目录
容器内执行参考步骤三 启动容器镜像 |──data # 原始数据目录,如使用自定义数据,参考准备数据(可选) |── tokenizers #原始权重/tokenizer目录
容器内执行参考Step3 启动容器镜像 |──data # 原始数据目录,如使用自定义数据,参考准备数据(可选) |── tokenizers #原始权重/tokenizer目录
Studio 调优数据集异常日志说明 使用ChatGLM3-6B或GLM-4-9B模型微调后,权重校验失败 使用AWQ或SQ压缩后的模型新增版本时,权重校验失败 使用Qwen2.5-72B-1K、Qwen2.5-32B调优的Checkpoint创建模型时,权重校验失败 创建Qwen2-0
训练完成的权重文件默认不会自动转换为Hugging Face格式权重。若用户需要自动转换,则在运行脚本,例如0_pl_pretrain_13b.sh中,添加变量CONVERT_MG2HF并赋值TRUE。若用户后续不需要自动转换,则在运行脚本中必须删除CONVERT_MG2HF变量。 Megat
在0代码修改的基础下,实现算法模型的超参搜索。需要完成以下步骤: 准备工作 创建算法 创建训练作业 查看超参搜索作业详情 准备工作 数据已完成准备:已在ModelArts中创建可用的数据集,或者您已将用于训练的数据集上传至OBS目录。 请准备好训练脚本,并上传至OBS目录。训练脚本开发指导参见开发用于预置框架训练的代码。
generate a tmp label_map.pbtxt.”。 如果使用的是AI Gallery订阅的算法,建议先检查数据的标签是否有问题。 如果使用的是物体检测类算法,建议检查数据的label框是否为非矩形。 物体检测类算法仅支持矩形label框。 查看训练作业的“日志”,出现报错“RuntimeError:
AuthTypeApiBasicInfo objects API认证信息列表。 count Integer 查询数据个数。 total_count Integer 数据总量。 表5 AuthTypeApiBasicInfo 参数 参数类型 描述 api_id String API编号。