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流水和明细账单”页面。 选择“明细账单”,在账单列表中,单击复制资源名称。 图3 复制资源名称 登录ModelArts管理控制台,选择“模型训练 > 训练作业”。 在“训练作业”列表的上方搜索框中,在筛选条件中选择“名称”,并输入2中复制的资源名称,查找到该资源。 图4 查找资源 单击操作列的“终止”,对训练作业执行停止操作。
如上发现reboot后内核为4.18.0-147.5.1.6.h998.eulerosv2r9.x86_64,和当前内核版本h934不一致,则需要重新设置内核版本与当前版本一致。 查看当前内核版本,并且锁定reboot后默认启动的内核版本,执行如下命令: grub2-set-default
stable-diffusion-v1-5 pytorch_models 此处由于Huggingface网站的限制以及模型文件的大小原因,很可能会下载失败。您可以登录Huggingface网站,从浏览器下载模型后,再手动上传到物理机/home/pytorch_models目录下。 通过git下载sd
如表1所示,示例中的桶名称“test-modelarts” 和文件夹名称均为举例,请替换为用户自定义的名称。 创建OBS桶和文件夹的操作指导请参见创建桶和新建文件夹。 请确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 表1 OBS桶文件夹列表 文件夹名称 用途 “obs://
登录容器镜像服务控制台,进入“我的镜像”页面。 单击需要共享的镜像名称,进入镜像详情页。 在共享页签,单击“共享镜像”,在新窗口中输入共享的账号名称等,单击“确定”。 用户A的操作: 登录容器镜像服务控制台,在“我的镜像>他人共享”页签下,查看用户B共享的镜像,单击镜像名称进入镜像详情。 按照“Pull/Pu
登录容器镜像服务控制台,选择区域。 单击右上角“创建组织”,输入组织名称完成组织创建。您可以自定义组织名称,本示例使用“deep-learning”,实际操作时请重新命名一个组织名称。后续所有命令中使用到组织名称deep-learning时,均需要替换为此处实际创建的组织名称。 单击右上角“登录指令”,获取登录
str 预训练json文件的前缀字段名称,例如:您是一个xxx专家,您需要回答下面问题。prefix_name可设置为None,此时预训练数据集只有input和output两段输入。 --input_name str 预训练json文件的指令输入字段名称,例如:请问苹果是什么颜色。 --output_name
xxx" --network=host -t <镜像名称>:<版本名称> . <镜像名称>:<版本名称>:定义镜像名称。示例:pytorch_2_2_ascend:20241106 构建镜像前需保证Dockerfile文件内容中镜像名与本文档镜像保持一致,如不同则需修改为一致。 # 修改以下内容:
转换图片成RGB三通道 图片格式不在ModelArts支持的格式范围内 转换图片格式至jpg格式 图片后缀与实际格式不符,但格式在ModelArts支持的格式内 后缀转换成与实际格式一致 图片后缀与实际格式不符,且格式不在ModelArts支持的格式内 转换图片格式至jpg格式 图片分辨率过大
在创建数据处理页面,填写相关算法参数。 填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成,按“V0001”、“V0002”规则命名,用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。
击“确定”。 关于模型的详细介绍,请参见表2。 模型名称 自定义模型名称。 支持1~64位,以中文、大小写字母开头,只包含中文、大小写字母、数字、下划线(_)、中划线(-)和(.)。 描述 模型简介。支持100字符。 权重设置与词表 默认选择“自定义权重”。使用用户自定义的权重文
在创建数据处理页面,填写相关算法参数。 填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成,按“V0001”、“V0002”规则命名,用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 图1 创建数据处理基本信息 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。
在创建数据处理页面,填写相关算法参数。 填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成,按“V0001”、“V0002”规则命名,用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。
xxx" --network=host -t <镜像名称>:<版本名称> . <镜像名称>:<版本名称>:定义镜像名称。示例:pytorch_2_2_ascend:20241106 构建镜像前需保证Dockerfile文件内容中镜像名与本文档镜像保持一致,如不同则需修改为一致。 # 修改以下内容:
--network=host --build-arg install_type=llamafactory -t <镜像名称>:<版本名称> . <镜像名称>:<版本名称>:定义镜像名称。示例:pytorch_2_2_ascend:20241106 install_type:安装类型,默认为
用户名密码认证模式 本模式支持OBS管理、训练管理、模型管理、服务管理的鉴权。 示例代码 账号与用户的概念介绍,请参见IAM基本概念。获取您的账号、用户名等信息,请参见获取用户名、用户ID、项目名称、项目ID。 使用账号认证 “username”填写您的账号名。 1 2 from modelarts
否则无法成功完成自定义训练。 进入模型微调 登录AI Gallery。 单击“模型”进入模型列表。 选择需要进行微调训练的模型,单击模型名称进入模型详情页。 在模型详情页,选择“训练 > 微调大师”进入微调工作流页面。 选择训练任务类型 选择模型微调的训练任务类型。 当模型的“
认存储到OBS)。 接口约束 使用模板导入模型与不使用模板导入这两类导入方式的Body参数要求不一样。以下Body参数说明中以模板参数表示适合使用模板导入模型时填写的参数,非模板参数表示适合不使用模板导入时填写的参数,公共参数表示与导入方式无关的参数。 使用模板导入模型时(mod
此时可以进入debug模式,代码运行暂停在该行,且可以查看变量的值。 图9 Debug模式 使用debug方式调试代码的前提是本地的代码和云端的代码是完全一致的,如果不一致可能会导致在本地打断点的行和实际运行时该行的代码并不一样,会出现意想不到的错误。 因此在配置云上Python Interpreter时,推荐选择Automatically
Kernel为例进行展示。 操作步骤 创建conda env。 在Notebook的Terminal中执行如下命令。其中,my-env是虚拟环境名称,用户可自定义。conda详细参数可参考conda官网。 conda create --quiet --yes -n my-env python=3