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入门案例:快速创建一个物体检测的数据集 本节以准备训练物体检测模型的数据为例,介绍如何针对样例数据,进行数据分析、数据标注等操作,完成数据准备工作。在实际业务开发过程中,可以根据业务需求选择数据管理的一种或多种功能完成数据准备。
使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法训练后部署在线服务报错 问题现象 使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法进行训练,将数据集切分后进行部署在线服务报错,日志如下:TypeError: Cannot interpret feed_dict key
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导(6.3.906) 场景介绍 准备工作 预训练 SFT全参微调训练 LoRA微调训练 开启训练故障自动重启功能 查看日志和性能 训练脚本说明 父主题: LLM大语言模型训练推理
6.3.911) 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 Eagle投机小模型训练 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录:大模型推理常见问题 父主题: LLM大语言模型训练推理
订阅算法物体检测YOLOv3_ResNet18(Ascend)训练失败报错label_map.pbtxt cannot be found 问题现象 使用订阅算法物体检测YOLOv3_ResNet18(Ascend) 进行训练作业,训练失败报错label_map.pbtxt cannot
这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优,使语言模型更好地遵循指令。
主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.908) 场景介绍 准备工作 预训练 SFT全参微调训练 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 常见错误原因和解决方法 父主题: LLM大语言模型训练推理
主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.910) 推理场景介绍 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 推理模型量化 eagle投机小模型训练 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录:大模型推理常见问题 父主题: LLM大语言模型训练推理
图3 添加工具 父主题: 通过Function Calling扩展大语言模型交互能力
这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优,使语言模型更好地遵循指令。
benchmark_eval ├──apig_sdk # ma校验包 ├──cpu_npu # 检测资源消耗 ├── config │ ├── config.json # 服务的配置模板,已配置了ma-standard,tgi示例 │
如何将多个物体检测的数据集合并成一个数据集? 可以在OBS桶中创建一个父级目录,目录下面设置不同的文件夹,将多个数据集分别导出到这些文件夹里面,最后用父目录创数据集即可。
准备工作 准备资源 准备权重 准备代码 准备镜像 准备Notebook 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906)
物体检测标注时除了位置、物体名字,是否可以设置其他标签,比如是否遮挡、亮度等? 可以通过修改数据集给标签添加自定义属性来设置一些自定义的属性。 图1 修改数据集 父主题: Standard数据管理
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906) 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 父主题: LLM大语言模型训练推理
推理指导(6.3.907) 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录:大模型推理standard常见问题 父主题: LLM大语言模型训练推理
推理指导(6.3.908) 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录:Standard大模型推理常见问题 父主题: LLM大语言模型训练推理
推理指导(6.3.909) 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录:Standard大模型推理常见问题 父主题: LLM大语言模型训练推理
主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.905) 推理场景介绍 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 附录:大模型推理常见问题 父主题: LLM大语言模型训练推理
主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.905) 场景介绍 准备工作 预训练任务 SFT全参微调训练任务 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 父主题: LLM大语言模型训练推理