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do_validation:数据扩增前是否进行数据校验。默认值为True。 Flip 翻转,沿图片水平轴或竖直轴做翻转,是非常常见的增强方法。 lr_ud:选择翻转的方向,lr为水平翻转,ud为竖直翻转。默认值为lr flip_p:做翻转操作的概率。默认值为1。 do_validation:数
删除服务存在如下两种删除方式。 根据部署在线服务生成的服务对象删除服务。 根据查询服务对象列表返回的服务对象删除服务。 示例代码 在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式1:根据部署在线服务生成的服务对象删除服务
请参考如何创建密钥对? 购买虚拟私有云VPC 虚拟私有云可以为您构建隔离的、用户自主配置和管理的虚拟网络环境,操作指导请参考创建虚拟私有云和子网。 购买弹性云服务器ECS 如果您需要在服务器上部署相关业务,较之物理服务器,弹性云服务器的创建成本较低,并且可以在几分钟之内快速获得基
cli是Hugging Face官方提供的命令行工具,自带完善的下载功能。具体步骤可参考:HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后,以Llama2-70B为例: huggingface-cli download --resume-download meta-l
必填,单击右边的“选择”,从容器镜像中选择上一步上传到SWR的镜像。 代码目录 选择训练代码文件所在的OBS目录。如果自定义镜像中不含训练代码则需要配置该参数,如果自定义镜像中已包含训练代码则不需要配置。 需要提前将代码上传至OBS桶中,目录内文件总大小要小于或等于5GB,文件数要小于或等于1000个,文件深度要小于或等于32。
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解决方案 需要减少容器大小。Notebook容器的大小分为两部分:镜像大小和容器中新安装文件的大小。因此有两种方法来解决该问题: 减少容器中新安装文件的大小 删除用户在Notebook新安装的内容,比如用户在Notebook中下载了很多文件,可以将这些文件删除。这种方法仅适用于
Code接入”跳转至连接界面时一直卡顿,或Python调试插件无法使用。 图1 Python调试插件错误 原因分析 该问题通常由VS Code安装了第三方中文插件引起。 解决方案 卸载中文插件:如果安装了中文插件,建议先卸载。 如果问题仍未解决,可以在VS Code官方社区查找相关解决方案或更新插件。 父主题:
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Cluster节点池:为帮助您更好地管理Kubernetes集群内的节点,ModelArts支持通过节点池来管理节点。节点池是集群中具有相同配置的一组节点,一个节点池包含一个节点或多个节点,您可以创建、更新和删除节点池。 管理Lite Cluster节点:节点是容器集群组成的基本元
大序列说明 基于vLLM(v0.6.3)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大m
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各模型支持的最小卡数和最大序列 基于vLLM(v0.6.3)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大m
数据校验:对您的数据集的数据进行校验,是否存在数据异常。 预测分析:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应的模型。 模型注册:将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署:将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页,您可以通过搜索框,根据自动学习的属性类型(项目名称)快速搜索过滤到相应的工作流,可节省您的时间。
单击“发布”弹出“选择云服务区域”,选择区域后单击“确定”进入发布数据集页面,填写相关信息。 如果选择ModelArts已有的数据集发布,则参见表1配置数据集信息。 图1 发布数据集(ModelArts) 表1 参数说明(ModelArts) 参数 说明 资产标题 在AI Gallery显示的资产名称,建议按照您的目的设置。
大序列说明 基于vLLM(v0.6.0)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大m
大序列说明 基于vLLM(v0.5.0)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大m
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