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注任务进行版本发布,每个版本相当于数据的一个快照,可用于后续的数据溯源。主要应用场景如下: 对于数据标注这种操作,可以在标注完成后自动帮助用户发布新的数据集版本,结合as_input的能力提供给后续节点使用。 当模型训练需要更新数据时,可以使用数据集导入节点先导入新的数据,然后再通过该节点发布新的版本供后续节点使用。
VIDEO_ANNOTATION FREE_FORMAT Workflow数据集标注节点代码样例 主要包含三种场景的用例: 场景一:基于用户指定的数据集创建标注任务,并等待用户标注完成。 使用场景: 用户只创建了一个未标注完成的数据集,需要在工作流运行时对数据进行人工标注。 可以放在数据集导入节点之后,对导入的新数据进行人工标注。
出现该问题的可能原因如下: 新安装的包与镜像中带的CUDA版本不匹配。 处理方法 必现的问题,使用本地Pycharm远程连接Notebook调试安装。 先远程登录到所选的镜像,使用“nvcc -V”查看目前镜像自带的CUDA版本。 重装torch等,需要注意选择与上一步版本相匹配的版本。
否 str 使用案例 主要包含三种场景的用例: 场景一:将指定存储路径下的数据导入到目标数据集中。适用于需要对数据集进行数据更新的操作。 用户将指定路径下已标注的数据导入到数据集中(同时导入标签信息),后续可增加数据集版本发布节点进行版本发布。 数据准备:提前在ModelArts
0:打标者 1:审核者 2:团队管理者 3:数据集拥有者 status 否 Integer 标注成员的当前登录状态。可选值如下: 0:未发送邀请邮件 1:已发送邀请邮件但未登录 2:已登录 3:标注成员已删除 update_time 否 Long 更新时间。 worker_id 否 String
0:打标者 1:审核者 2:团队管理者 3:数据集拥有者 status 否 Integer 标注成员的当前登录状态。可选值如下: 0:未发送邀请邮件 1:已发送邀请邮件但未登录 2:已登录 3:标注成员已删除 update_time 否 Long 更新时间。 worker_id 否 String
permute(0, 3, 1, 2).contigous()) 将版本回退至pytorch1.3。 必现的问题,使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。 建议与总结 在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直
0:打标者 1:审核者 2:团队管理者 3:数据集拥有者 status Integer 标注成员的当前登录状态。可选值如下: 0:未发送邀请邮件 1:已发送邀请邮件但未登录 2:已登录 3:标注成员已删除 update_time Long 更新时间。 worker_id String
0:打标者 1:审核者 2:团队管理者 3:数据集拥有者 status Integer 标注成员的当前登录状态。可选值如下: 0:未发送邀请邮件 1:已发送邀请邮件但未登录 2:已登录 3:标注成员已删除 update_time Long 更新时间。 worker_id String
AI Gallery功能介绍 面向开发者提供了AI Gallery大模型开源社区,通过大模型为用户提供服务,普及大模型行业。AI Gallery提供了大量基于昇腾云底座适配的三方开源大模型,同步提供了可以快速体验模型的能力、极致的开发体验,助力开发者快速了解并学习大模型。 构建零
inputs:可选参数,一个list,每个元素都是2生成的实例。 job_name:可选参数,训练任务名,便于区分和记忆。 本地单机调试训练任务开始后,SDK会依次帮助用户完成以下流程: 初始化训练作业,如果2指定的训练数据在OBS上,这里会将数据下载到local_path中。 执行训练任务,用户的训练代码需要将训练
_wirte_check_passed = True df = pd.read_csv(ff, **param) 必现的问题,使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。 建议与总结 在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直
0:打标者 1:审核者 2:团队管理者 3:数据集拥有者 status 否 Integer 标注成员的当前登录状态。可选值如下: 0:未发送邀请邮件 1:已发送邀请邮件但未登录 2:已登录 3:标注成员已删除 update_time 否 Long 更新时间。 worker_id 否 String
等类型。对于布尔类型,建议用户在训练脚本中使用action='store_true'的形式来解析。 framework_type:必选参数,训练作业使用的AI框架类型,可参考步骤5的返回结果。 train_instance_type:必选参数,训练实例类型,这里指定’local’即为本地训练。
cluster_id String MRS集群ID。可登录MRS控制台查看。 cluster_mode String MRS集群运行模式。可选值如下: 0:普通集群 1:安全集群 cluster_name String MRS集群名称。可登录MRS控制台查看。 database_name
#原始权重/tokenizer目录,用户手动创建,用户根据实际规划目录修改,后续操作步骤中会提示 |── Qwen2-72B # 输出权重及日志路径,用户可根据实际自行规划,无需手动创建,此路径对应表1表格中output_dir参数值
#原始权重/tokenizer目录,用户手动创建,用户根据实际规划目录修改,后续操作步骤中会提示 |── Qwen2-72B # 输出权重及日志路径,用户可根据实际自行规划,无需手动创建,此路径对应表1表格中output_dir参数值
#原始权重/tokenizer目录,用户手动创建,用户根据实际规划目录修改,后续操作步骤中会提示 |── Qwen2-72B # 输出权重及日志路径,用户可根据实际自行规划,无需手动创建,此路径对应表1表格中output_dir参数值
释放一些不需要的tensor,使用过的,如下: del tmp_tensor torch.cuda.empty_cache() 必现的问题,使用本地Pycharm远程连接Notebook调试超参。 如果还存在问题,可能需要提工单进行定位,甚至需要隔离节点修复。 建议与总结 在创建训练作业前,推荐您先使用M
cluster_id String MRS集群ID。可登录MRS控制台查看。 cluster_mode String MRS集群运行模式。可选值如下: 0:普通集群 1:安全集群 cluster_name String MRS集群名称。可登录MRS控制台查看。 database_name