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ModelArts Standard使用流程 本章节旨在帮助您了解ModelArts Standard的基本使用方法,帮助您快速上手ModelArts服务。 面向熟悉代码编写和调测,熟悉常见AI引擎的开发者,ModelArts不仅提供了在线代码开发环境,还提供了从数据准备、模型训
从OBS中导入模型文件创建模型 针对使用常用框架完成模型开发和训练的场景,可以将您的模型导入至ModelArts中,创建为模型,并进行统一管理。 约束与限制 针对创建模型的模型,需符合ModelArts的模型包规范,推理代码和配置文件也需遵循ModelArts的要求,详细说明请参
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。
ModelArts-成长地图 | 华为云 ModelArts ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。
ModelArts SDK、OBS SDK和MoXing的区别是什么? ModelArts SDK ModelArts服务提供的SDK,可调用ModelArts功能。您可以下载SDK至本地调用接口,也可以在ModelArts Notebook中直接调用。 ModelArts SD
启动/停止/删除实例 启动/停止实例 由于运行中的Notebook将一直耗费资源,您可以通过停止操作,停止资源消耗。对于停止状态的Notebook,可通过启动操作重新使用Notebook。 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“开发空间 > Notebook”,进入Notebook管理页面。
201:语音内容 202:语音分割 400:表格数据集 600:视频标注 900:自由格式 limit 否 Integer 指定每一页返回的最大条目数,取值范围[1,100],默认为10。 low_score 否 String 置信度下界,默认为0。 offset 否 Integer 分页列表的起始页,默认为0。
是否必选 参数类型 描述 offset 否 Integer 分页列表的起始页,默认为0。 limit 否 Integer 指定每一页返回的最大条目数,取值范围[1,1000],默认为1000。 请求参数 无 响应参数 状态码: 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 count
创建算法 机器学习从有限的观测数据中学习一般性的规律,并利用这些规律对未知的数据进行预测。为了获取更准确的预测结果,用户需要选择一个合适的算法来训练模型。针对不同的场景,ModelArts提供大量的算法样例。以下章节提供了关于业务场景、算法学习方式、算法实现方式的指导。 选择算法的实现方式
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite Server上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
201:语音内容 202:语音分割 400:表格数据集 600:视频标注 900:自由格式 limit 否 Integer 指定每一页返回的最大条目数,取值范围[1,100],默认为10。 locale 否 String 语言。可选值如下: zh-cn:中文 en-us:英文(默认值) offset
201:语音内容 202:语音分割 400:表格数据集 600:视频标注 900:自由格式 limit 否 Integer 指定每一页返回的最大条目数,取值范围[1,100],默认为10。 locale 否 String 语言。可选值如下: zh-cn:中文 en-us:英文(默认值) low_score
运行第一条Workflow 了解Workflow的功能与构成后,可通过订阅Workflow的方式尝试运行首条工作流,进一步了解Workflow的运行过程。 数据集准备。 订阅工作流。 运行工作流。 准备数据集 前往AI Gallery,在“资产集市>数据>数据集”页面下载常见生活垃圾图片。
AIGC工具tailor使用指导 tailor简介 tailor是AIGC场景下用于模型转换(onnx到mindir)和性能分析的辅助工具,当前支持以下功能。 表1 功能总览 功能大类 具体功能 模型转换 固定shape转模型 动态shape传入指定档位转模型 支持fp32 支持AOE优化
计费样例 计费场景一 某用户于2023/03/18 15:30:00使用一个按需计费的公共资源池进行训练,规格配置如下: 规格:CPU: 8 核 32GB (modelarts.vm.cpu.8ud) 计算节点个数:1个 用了一段时间后,于2023/03/20 10:30:00停
保存Notebook实例 通过预置的镜像创建Notebook实例,在基础镜像上安装对应的自定义软件和依赖,在管理页面上进行操作,进而完成将运行的实例环境以容器镜像的方式保存下来。镜像保存后,默认工作目录是根目录“/”路径。 保存的镜像中,安装的依赖包不丢失,持久化存储的部分(ho
在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像 通过预置的镜像创建Notebook实例,在基础镜像上安装对应的自定义软件和依赖,在管理页面上进行操作,进而完成将运行的实例环境以容器镜像的方式保存下来。镜像保存后,默认工作目录是根目录“/”路径。 保存的镜像中,安装的依赖包不丢
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架LlamaFactory+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite Server上的微调方案,包括sft全参和lora 微调。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
创建模型不同方式的场景介绍 AI开发和调优往往需要大量的迭代和调试,数据集、训练代码或参数的变化都可能会影响模型的质量,如不能统一管理开发流程元数据,可能会出现无法重现最优模型的现象。 ModelArts的模型可导入所有训练生成的元模型、上传至对象存储服务(OBS)中的元模型和容