检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
以定义为四个步骤:项目设计、数据工程、模型构建、部署落地。AI开发并不是一个单向的流水线作业,在开发的过程中,会根据数据和模型结果进行多轮的实验迭代。算法工程师会根据数据特征以及数据的标签做多样化的数据处理以及多种模型优化,以获得在已有的数据集上更好的模型效果。传统的模型交付会直
0条。数据集示例如下,单轮对话也可以复用此格式。您可以单击下载,获取示例数据集“simple_moss.jsonl”,该数据集可以用于文本生成类型的模型调优。 {"conversation_id": 1, "chat": {"turn_1": {"Human":"text","MOSS":"text"}
用一段时间后,由于用户AI开发业务的变化,对于资源池资源量的需求可能会产生变化,面对这种场景,ModelArts提供了扩缩容功能,用户可以根据自己的需求动态调整。 升级Lite Cluster资源池驱动:当资源池中的节点含有GPU/Ascend资源时,用户基于自己的业务,可能会有
相关作业,即可停止计费。 操作步骤: 在ModelArts管理控制台,单击左侧菜单栏的“总览”,您可以在“总览”区域查看正在收费的作业。再根据实际情况进入管理页面,停止收费。 图1 查看收费作业 进入“ModelArts>Workflow”页面,检查是否有“运行中”的Workfl
认无误后单击“确定”。 训练作业创建完成后,后台将自动完成容器镜像下载、代码目录下载、执行启动命令等动作。 训练作业一般需要运行一段时间,根据您的训练业务逻辑和选择的资源不同,训练时长将持续几十分钟到几小时不等。训练作业执行成功后,日志信息如下所示。 父主题: 多机多卡
单节点训练:训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点训练:训练过程中的loss打印在第一个节点上。 图2 Loss收敛情况(示意图) ppo训练结束不会打印性能。建议根据保存路径下的trainer_log.jsonl文件的最后一行总的训练steps和时间来判断性能。 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory
单节点训练:训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点训练:训练过程中的loss打印在第一个节点上。 图2 Loss收敛情况(示意图) 注:ppo训练结束不会打印性能。建议根据保存路径下的trainer_log.jsonl文件的最后一行总的训练steps和时间来判断性能 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory
单节点训练:训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点训练:训练过程中的loss打印在第一个节点上。 图2 Loss收敛情况(示意图) ppo训练结束不会打印性能。建议根据保存路径下的trainer_log.jsonl文件的最后一行总的训练steps和时间来判断性能。 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory
除了按上述要求设置启动命令,您也可以在镜像中自定义启动命令,在创建模型时填写与您镜像中相同的启动命令。 提供的服务可使用HTTPS/HTTP协议和监听的容器端口,端口和协议可根据镜像实际使用情况自行填写,ModelArts提供的请求协议和端口号的缺省值是HTTPS和8080。请参考https示例。 (可选)健康检查的URL路径必须为"/health"。
"workspace_id": "0", "billing_items": [] } 根据响应可以了解Notebook实例详情,其中“status”为“RUNNING”表示Notebook实例创建成功。 调用查询Notebook实例详情接口根据Notebook实例的ID查询实例的创建详情。 请求消息体: URI格式:GET
务。 按需计费:一种后付费模式,即先使用再付费,按照ModelArts计算资源的实际使用时长计费,秒级计费,按小时结算。按需计费模式允许您根据实际业务需求灵活地调整资源使用,无需提前预置资源,从而降低预置过多或不足的风险。一般适用于资源需求波动的场景,可以即开即停。 表1列出了两种计费模式的区别。
访问OBS桶中的文件。 处理方法 读取文件报错,您可以使用Moxing将数据复制至容器中,再直接访问容器中的数据。请参见步骤1。 您也可以根据不同的文件类型,进行读取。请参见读取“json”文件、读取“npy”文件、使用cv2库读取文件和在MXNet环境下使用torch包。 读取
单节点训练:训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点训练:训练过程中的loss打印在第一个节点上。 图2 Loss收敛情况(示意图) ppo训练结束不会打印性能。建议根据保存路径下的trainer_log.jsonl文件的最后一行总的训练steps和时间来判断性能。 图3 trainer_log.jsonl文件
购买趋势预测、市场的细分等。 与分类不同,聚类分析数据对象,而不考虑已知的类标号(一般训练数据中不提供类标号)。聚类可以产生这种标号。对象根据最大化类内的相似性、最小化类间的相似性的原则进行聚类或分组。对象的聚类是这样形成的,使得在一个聚类中的对象具有很高的相似性,而与其他聚类中的对象很不相似。
户采集性能profiling数据后,可通过该工具自动扫描profiling数据,工具分析完数据后会给出可能的性能问题点及调优建议,用户可以根据调优建议做相应的修改适配。目前该工具对CV类模型给出的调优建议较多,LLM类建议稍少,但是总体都有性能提升,实测大约可提升10%~30%的
“特征分析”是指基于图片或目标框对图片的各项特征,如模糊度、亮度进行分析,并绘制可视化曲线,帮助处理数据集。 “数据处理”是指从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。“数据处理”又分为“数据校验”、“数据清洗”、“数据选择”和“数据增强”四类。 “数据校验”表示对数据集进行校验,保证数据合法。
Arts Standard的自动学习功能完成“物体检测”AI模型的训练和部署。依据开发者提供的标注数据及选择的场景,无需任何代码开发,自动生成满足用户精度要求的模型。 ModelArts Standard开发环境 使用ModelArts VS Code插件调试训练ResNet50图像分类模型
能并行分析从而加快分析速度,但也会增大分析占用的cpu资源。通常单进程需要占用1U的cpu和一定cpu memory(取决于模型大小),请根据实际分析环境的资源规格调整该参数,避免因cpu资源占用过大或者OOM类问题导致的notebook实例异常。 5 disable_profiling_comparison
必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/model/llama2-70B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 SHELL_FOLDER
必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/work/model/llama-2-13b-chat-hf 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 SHELL_FOLDER