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如果未上传训练权重文件和数据集到容器中,具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置
如果未上传训练权重文件和数据集到容器中,具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置
如果未上传训练权重文件和数据集到容器中,具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置
模型的自定义镜像制作流程 如果您使用了ModelArts不支持的AI引擎开发模型,也可通过制作自定义镜像,导入ModelArts创建为模型,并支持进行统一管理和部署为服务。 制作流程 场景一: 预置镜像的环境软件满足要求,只需要导入模型包,就能用于创建模型,通过镜像保存功能制作。具体案例参考在Not
推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B。 表1 环境要求 名称 版本 PyTorch pytorch_2.1.0 驱动 23.0.5 获取软件和镜像 表2 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6
如果未上传训练权重文件和数据集到容器中,具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置
如果未上传训练权重文件和数据集到容器中,具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置
如果未上传训练权重文件和数据集到容器中,具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置
代码目录和启动文件 请重新选择代码目录和启动文件 400 ModelArts.2773 GetObsObjectContentError 获取文件内容失败 请检查文件权限 400 ModelArts.2774 ParseParameterError 超参解析失败 超参解析为beta功能,若解析结果不合理请手动输入
PyTorch:2.1.0 基础镜像的使用 用户通过ECS获取和上传基础镜像步骤拉取基础镜像并上传至SWR中。随后可通过使用基础镜像、ECS中构建新镜像、Notebook中构建新镜像的方式(三选一)来部署训练环境。方案的区别如下: 直接使用基础镜像方案:用户可在训练作业中直接选择基础
查看模型评估结果 训练作业运行结束后,ModelArts可为您的模型进行评估,并且给出调优诊断和建议。 针对使用预置算法创建训练作业,无需任何配置,即可查看此评估结果(由于每个模型情况不同,系统将自动根据您的模型指标情况,给出一些调优建议,请仔细阅读界面中的建议和指导,对您的模型进行进一步的调优)。
“部署超时时间” 用于设置单个模型实例的超时时间,包括部署和启动时间。默认值为20分钟,输入值必须在3到120之间。 “添加模型版本进行灰度发布” 当选择的模型有多个版本时,您可以添加多个模型版本,并配置其分流占比,完成多版本和灵活流量策略的灰度发布,实现模型版本的平滑过渡升级。 说明:
device_id = 0 模型加载与编译:执行推理之前,需要调用Model的build_from_file接口进行模型加载和模型编译。模型加载阶段将文件缓存解析成运行时的模型。模型编译阶段会耗费较多时间所以建议Model创建一次,编译一次,多次推理。 model = mslite.Model()
文档导读 本文档指导您如何安装和配置开发环境、如何通过调用ModelArts SDK提供的接口函数进行二次开发。 章节 内容 SDK简介 简要介绍ModelArts SDK的概念。 快速开始 介绍如何使用ModelArts SDK进行二次开发。 (可选)本地服务器安装ModelArts
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:微调训练常见问题解决。
Gallery中,支持订阅官方发布或者他人分享的模型,订阅后的模型,可推送至ModelArts模型管理中,进行统一管理。 订阅模型与云服务订阅模型的区别: 在管理控制台,模型管理所在位置不同。订阅模型统一管理在“模型管理>订阅模型”页面中,而云服务订阅模型管理在“模型管理>云服务订阅模型”页面中。
日志文件,则对应的父级目录也不会上传。因此,PyTorch NPU的plog日志是按worker存储的,而不是按rank id存储的(这是区别于MindSpore的)。目前,PyTorch NPU并不依赖rank table file。 #!/bin/bash # MA preset
自定义解密函数,认证用的AK和SK硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件中密文存放,使用时解密,确保安全。 配置文件中,账号密码认证和AK/SK认证二选一即可。如果使用账号密码认证,则需要填写配置项“iam_domain”、“iam_user”和“iam_passw
发布Workflow到ModelArts 发布Workflow到ModelArts有两种方式,这两种方式的区别在发布Workflow至运行态后,需要在Workflow页面配置输入输出等参数;而发布Workflow至运行态并运行通过对代码进行改造,用户直接在SDK侧发布并运行工作流,节省了前往控制台进行配置运行的操作。
false:不导出图片到版本输出目录(默认值) extract_serial_number Boolean 发布时是否需要解析子样本序号,用于医疗数据集。可选值如下: true:解析子样本序号 false:不解析子样本序号(默认值) include_dataset_data Boolean 发布时是否包含数据集源数据。可选值如下: