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鱼风险。其中: 租户可见域名:指租户可访问的域名,需要格外重视安全性和合规性。 租户不可见域名:指华为云服务在内网相互调用使用的域名,外部用户无法访问到对应的权威DNS服务器;或者Internet受限访问域名,只允许华为办公网络黄&绿区华为员工及合作方或外包人员访问的域名。 华为
by index tensor[index] = 3 这类操作尽量避免,没有特别好的替代方式,可以将index转化成mask,或者一开始就生成mask作为索引而不是index。 如果要替换可以用scatter算子替换,目前发现用到这种场景时index一般比较少,所以用index方式可能性能更高。
return F.log_softmax(x) def Mnist(model_path, **kwargs): # 生成网络 model = Net() # 加载模型 if torch.cuda.is_available():
请参考DevServer资源开通,购买DevServer资源,并确保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。
接报错或者是调用API报错和创建AI应用任务下发成功,但最终AI应用创建失败。 创建AI应用时直接报错或者是调用API报错。一般都是输入参数不合法导致的。您可以根据提示信息进行排查修改即可。 创建AI应用任务下发成功,但最终AI应用创建失败。需要从以下几个方面进行排查: 在AI应
train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet #预原始数据文件 上传代码到工作环境 使用root用户以SSH的方式登录DevServer。 将AscendSpeed代码包AscendCloud-3rdLLM-xxx-xxx.zip上传到$
ckpoint接续训练。 当需要从训练中断的位置接续训练,只需要加载checkpoint,并用checkpoint信息初始化训练状态即可。用户需要在代码里加上reload ckpt的代码,用于读取前一次训练保存的预训练模型。 训练过程 断点续训脚本qwen.sh,存放在“xxx-
ckpoint接续训练。 当需要从训练中断的位置接续训练,只需要加载checkpoint,并用checkpoint信息初始化训练状态即可。用户需要在代码里加上reload ckpt的代码,使能读取前一次训练保存的预训练模型。 断点续训练操作过程 GLM3-6B的断点续训脚本glm3_base
ckpoint接续训练。 当需要从训练中断的位置接续训练,只需要加载checkpoint,并用checkpoint信息初始化训练状态即可。用户需要在代码里加上reload ckpt的代码,使能读取前一次训练保存的预训练模型。 原有训练参数配置表1断点续训练中新加MODEL_PAT
Alpaca_data_gpt4_zh.jsonl #微调训练原始数据文件 上传代码到工作环境 使用root用户以SSH的方式登录DevServer。将AscendSpeed代码包AscendCloud-3rdLLM-xxx-xxx.zip上传到${
设置环境变量,注入环境变量到容器实例。为确保您的数据安全,在环境变量中,请勿输入敏感信息,如明文密码。 默认设置外部接口协议为https,用户可以通过修改“MODELARTS_SSL_ENABLED”环境变量设置接口协议为http。 MODELARTS_SSL_ENABLED =
train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet #原始数据文件 上传代码到工作环境 使用root用户以SSH的方式登录DevServer。 将AscendSpeed代码包AscendCloud-3rdLLM-xxx.zip上传到${wor
ckpoint接续训练。 当需要从训练中断的位置接续训练,只需要加载checkpoint,并用checkpoint信息初始化训练状态即可。用户需要在代码里加上reload ckpt的代码,用于读取前一次训练保存的预训练模型。 断点续训练操作过程 Llama2-70B的断点续训脚本llama2
alpaca_gpt4_data.json #微调训练原始数据文件 上传代码到工作环境 使用root用户以SSH的方式登录DevServer。将AscendSpeed代码包AscendCloud-3rdLLM-xxx-xxx.zip上传到${
项目名称 项目名称,例如:XXX项目。 - 使用场景 例如: 使用YOLOv5算法对工地的视频流裁帧后进行安全帽检测。 使用BertBase算法对用户在app上购买商品后的评论进行理解。 - CPU架构 X86/ARM,自有软件是否支持ARM。 例如:4个推理模型在ARM上运行,6个推理模型在X86上运行。
Gallery数据集下载至OBS。详细指导请参见下载数据集。 数据集可以直接下载至OBS,也可以下载至ModelArts数据集中,不管任何方式,其最终的存储路径均为OBS目录。 下载至OBS时,在下载任务完成后,数据将存储在下载时设置的OBS目录中。请注意下载任务中设置的区域,后续使用S
file.list_directory('obs://bucket_name', recursive=True) 如果文件较多,请您耐心等待,最终文件路径信息会在提示信息之后显示。 父主题: 一般性问题
dataset_type=None, data_sources=None, work_path=None, **kwargs) 根据数据类型创建数据集,用户可以在相同的数据集上创建不同类型的标注任务,如在图像数据集上创建图像分类、物体检测等标注任务。 create_dataset(session
TfServingBaseService class MnistService(TfServingBaseService): # 预处理中处理用户HTTPS接口输入匹配模型输入 # 对应上述训练部分的模型输入为{"images":<array>} def _preprocess(self
模型初始化 使用MindSpore Lite进行推理时一般需要先设置目标设备的上下文信息,然后构建推理模型,获取输入数据,模型预测并得到最终的结果。一个基础的推理框架写法如下所示: # base_mslite_demo.py import mindspore_lite as mslite