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|──llm_tools # 推理工具 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下,建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在 scripts 文件夹中。 ${workdir}(例如/home/ma-user/ws ) |──llm_train
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执行的时长。 events 否 Array of strings 执行的事件。 labels 否 Array of strings 为执行记录设置的标签。 data_requirements 否 Array of DataRequirement objects 节点steps使用到的数据。
“保存路径”:即导出数据存储的路径。建议不要将数据存储至当前数据集所在的输入路径或输出路径。 图12 导出至OBS 数据导出成功后,您可以前往您设置的保存路径,查看到存储的数据。 查看任务历史 当您导出数据后,可以通过任务历史查看导出任务明细。 在数据集详情页面中,单击右上角“任务历史
是否自动停止:为了避免资源浪费,建议您打开该开关,根据您的需求,选择自动停止时间,也可以自定义自动停止的时间。 图2 选择计算节点规格 图3 设置自动停止 参数填写完毕之后,单击运行状况右边的“继续运行”,单击确认弹窗中的“确定”即可继续完成工作流的运行。 步骤六:预测分析 运行完成
单击“添加授权”。在“访问授权”页面,在“授权对象类型”下面选择“IAM子用户”,“授权对象”选择开发者的账号,“委托选择”选择“新增委托”,“委托名称”设置为“ma_agency_develop_user”,“权限配置”选择“自定义”,“权限名称”勾选“OBS Administrator”。开
是否自动停止:为了避免资源浪费,建议您打开该开关,根据您的需求,选择自动停止时间,也可以自定义自动停止的时间。 图2 选择计算节点规格 图3 设置自动停止 参数填写完毕之后,单击运行状况右边的“继续运行”,单击确认弹窗中的“确定”即可继续完成工作流的运行。 步骤六:预测分析 运行完成
文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全; # 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例,运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK。 __AK = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_AK"]
String 模型来源的类型,当前仅可取值auto,用于区分通过自动学习部署过来的模型(不提供模型下载功能);用户通过训练作业部署的模型不设置此值。默认值为空。 model_type 是 String 模型类型,取值为:TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/S
行模型的性能。 AKG的配置也是在模型转换阶段进行配置(即执行converter_lite命令时),通过指定对应的配置文件akg.cfg,设置对应的akg优化级别,并且在模型转换时参考样例进行对应的配置。 # akg.cfg [graph_kernel_param] opt_level=2
Git插件相关操作,可以方便快捷地使用Github代码库。 Tabs 同时打开多个ipynb文件时,通过Tabs激活或选择文件。 Settings JupyterLab工具系统设置。 Help JupyterLab工具自带的帮助参考。 图15 ipynb文件菜单栏中的快捷键 表4 ipynb文件菜单栏中的快捷键 快捷键
流,节省了前往console配置执行的操作。 使用该方法时需要注意以下几个事项: Workflow中所有出现占位符相关的配置对象时,均需要设置默认值,或者直接使用固定的数据对象 方法的执行依赖于Workflow对象的名称:当该名称的工作流不存在时,则创建新工作流并创建新执行;当该
|──llm_tools # 推理工具 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下,建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中。 ${workdir}(例如/home/ma-user/ws ) |──llm_train
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with_execution_id 表示创建目录时是否拼接execution_id,默认为“False”。该字段只有在create_dir为True时才支持设置为True。 否 bool 使用示例如下: 实现InputStorage相同的能力 import modelarts.workflow as
CLI配置工具下载文件,如果在资产详情页有“复制完整资产名称”按钮即表示该资产支持使用Gallery CLI配置工具下载,如图1所示。 图1 复制完整资产名称 “运行平台”设置为“Pangu Studio”的数据集,不支持使用CLI工具下载。 下载Gallery CLI配置工具包(本地) 如果是在本地服务器安装Gallery
String 模型来源的类型,当前仅可取值auto,用于区分通过自动学习部署过来的模型(不提供模型下载功能);用户通过训练作业部署的模型不设置此值。默认值为空。 model_type 是 String 模型类型,取值为:TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/S
String 执行的时长。 events Array of strings 执行的事件。 labels Array of strings 为执行记录设置的标签。 data_requirements Array of DataRequirement objects 节点steps使用到的数据。
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