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镜像方案说明 准备大模型训练适用的容器镜像,包括获取镜像地址,了解镜像中包含的各类固件版本,配置Standard物理机环境操作。 基础镜像地址 本教程中用到的训练的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 训练基础镜像
镜像方案说明 准备大模型训练适用的容器镜像,包括获取镜像地址,了解镜像中包含的各类固件版本,配置Standard物理机环境操作。 基础镜像地址 本教程中用到的训练的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 训练基础镜像
填写数据集基本信息,数据集的“名称”和“描述”。 选择“标注场景”和“标注类型”,本案例中分别选择“图片”和“物体检测”。 图1 数据集标注场景和标注类型 选择OBS中的数据目录作为“数据集输入位置”,选择不同的OBS目录作为“数据集输出位置”。 图2 数据集的输入位置和输出位置 参数填写无误
镜像方案说明 准备大模型训练适用的容器镜像,包括获取镜像地址,了解镜像中包含的各类固件版本,配置Standard物理机环境操作。 基础镜像地址 本教程中用到的训练的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr
镜像方案说明 准备大模型训练适用的容器镜像,包括获取镜像地址,了解镜像中包含的各类固件版本,配置Standard物理机环境操作。 基础镜像地址 本教程中用到的训练的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr
查询数据集同步任务的状态 GET /v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/sync-data/status modelarts:dataset:getDataset - √ √ 表13 智能任务的细化权限说明 权限 对应API接口 授权项 依赖的授权项 IAM项目
BF16和FP16说明 在大模型训练中,BF16(Brain Floating Point)和FP16(Float16)都是使用的半精度浮点数格式,但它们在结构和适用性上有一些重要的区别。 BF16:具有8个指数位和7个小数位。在处理大模型时有优势,能够避免在训练过程中数值的上溢或
BF16和FP16说明 在大模型训练中,BF16(Brain Floating Point)和FP16(Float16)都是使用的半精度浮点数格式,但它们在结构和适用性上有一些重要的区别。 BF16:具有8个指数位和7个小数位。在处理大模型时有优势,能够避免在训练过程中数值的上溢或
用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 job_id 是 String 可视化作业ID。 请求消息 无请求参数。 响应消息 响应参数如表2所示。 表2 响应参数 参数 参数类型 说明 is_success Boolean 请求是否成功。 error_code String 调用失败时的错误码,具体请参见错误码。
BF16和FP16说明 在大模型训练中,BF16(Brain Floating Point)和FP16(Float16)都是使用的半精度浮点数格式,但它们在结构和适用性上有一些重要的区别。 BF16:具有8个指数位和7个小数位。在处理大模型时有优势,能够避免在训练过程中数值的上溢或
境丢失,造成很不好的使用体验。因此需要提供cache盘使用情况的监控和告警,并将数据上报至AOM平台。 配置流程 填写告警基本信息 设置告警规则 监控对象指标配置 告警触发条件设置 告警通知设置 创建主题、设置主题策略、订阅主题 创建告警行动规则 选择已创建的行动规则 告警上报配置方法
TPE算法优化的超参数必须是分类特征(categorical features)吗 对于优化的超参数类型,TPE算法本身是没有限制的,但出于面对普通用户节省资源的目的,ModelArts在前端限制了TPE的超参数必须是float,如果想离散型和连续型参数混用的话,可以调用rest接口。
基础架构的可用性。而云服务客户则需要负责保护自己的数据和应用程序,以及遵守相关的合规性要求。 具体而言,云服务提供商应该提供以下服务和功能: 建立和维护安全的基础设施,包括网络、服务器和存储设备等。 提供安全的底层基础平台,保证底层环境的运行时安全。 提供安全的身份验证和访问控制
在资源池详情页面,单击“配置管理”,在配置管理页面,可以修改设置监控的命名空间、修改集群配置,配置镜像预热信息。 单击监控的图标,可以开启或关闭监控信息,并设置监控的命名空间。监控使用请参考使用Prometheus查看Lite Cluster监控指标。 单击集群配置的图标,可以设置绑核、Dropcache
Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力,负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施,减轻用户的负担,为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练,用户可以专注于开发、训练和微调模型。 ModelArts
针对ModelArts中创建的模型,支持以下发布方式: 发布至AI Gallery AI Gallery是在ModelArts的基础上构建的开发者生态社区,提供算法、模型、数据集等内容的共享,为高校科研机构、模型开发商、解决方案集成商、企业级个人开发者等群体,提供安全、开放的共享,加速AI资产的开发与落地。
数据集样本的筛选条件,筛选出符合条件的样本进行团队标注。 synchronize_auto_labeling_data 否 Boolean 团队标注任务是否同步智能标注结果。可选值如下: true:执行完智能标注后,将待确认结果同步至团队成员。 false:不同步智能标注结果(默认值)。
从本地上传数据到ModelArts数据集 前提条件 已存在创建完成的数据集。 创建一个空的OBS桶,OBS桶与ModelArts在同一区域,并确保用户具有OBS桶的操作权限。 本地上传 文件型和表格型数据均支持从本地上传。从本地上传的数据存储在OBS目录中,请先提前创建OBS桶。 从本地上传的数据单次最多支持100个文件同时上传,总大小不超过5GB。
在“访问授权”页面,选择需要授权的“授权对象类型”,选择新增委托及其对应的权限“普通用户”,并勾选“我已经详细阅读并同意《ModelArts服务声明》”,然后单击“创建”。 完成配置后,在ModelArts控制台的权限管理列表,可查看到此账号的委托配置信息。 步骤2:订阅模型 “商超商品识别”的模型共享在AI
S应用实践中心,为具体的应用场景提供一整套解决方案。 应用中心介绍 “MaaS应用实践中心”提供基于行业客户应用场景的AI解决方案。MaaS提供的模型服务和华为云各AI应用层构建工具之间相互连通,通过灵活的组合方案,来帮助客户快速解决模型落地应用时所面临的业务及技术挑战。 Maa