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户组页面查找待授权的用户组名称,在右侧的操作列单击“授权”,勾选步骤2创建的两条自定义策略,单击“下一步”,选择授权范围方案,单击“确定”。 此时,该用户组下的所有用户均有权限查看该用户组内成员创建的所有Notebook实例。 如果没有用户组,也可以创建一个新的用户组,并通过“用
MindSpeed的版本升级到commitID=4ea42a23 ModelLink的版本升级到commitID=8f50777 transformers版本升级到4.45.0 peft版本升级到0.12.0 支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练,如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号
户组页面查找待授权的用户组名称,在右侧的操作列单击“授权”,勾选步骤2创建的两条自定义策略,单击“下一步”,选择授权范围方案,单击“确定”。 此时,该用户组下的所有用户均有权限查看该用户组内成员创建的所有Notebook实例。 如果没有用户组,也可以创建一个新的用户组,并通过“用
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后,可创建训练作业,在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包,如果直接使用基础镜像进行训练,每次创建训练作业时,训练作业的图1中都需要执行 install.sh文件,来安装依赖以及下载完整代码。
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镜像过大Push任务一直在运行,或实例节点有问题。 解决方法 以对应租户的华为云账号登录SWR服务,查看镜像是否已经Push成功。 如果Push成功,请重新注册镜像。 如果未Push成功,联系SRE查看对应实例的节点是否有问题。 父主题: 自定义镜像故障
是否能满足最终的迁移效果需要进行系统的评估。如果您仅需要了解迁移过程,可以先按照本文档的指导进行操作并熟悉迁移流程。如果您有实际的项目需要迁移,建议填写下方的推理业务迁移评估表,并将该调研表提供给华为云技术支持人员进行迁移评估,以确保迁移项目能顺利实施。 通用的推理业务及LLM推理可提供下表进行业务迁移评估:
“access_key”和“secret_key”获取方式如下: 登录管理控制台,可单击控制台右上角的账户名,在菜单栏中单击“我的凭证”,进入“我的凭证”页面。 在“我的凭证 > 访问密钥”中,单击“新增访问密钥”。 在“新增访问密钥”弹窗中,填写该密钥的描述说明,单击“确定”。根据提示单击“立即下载
ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包,面向有AI基础的开发者,提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能,包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和部署上线流程。 约束限制 套餐包在购买和使用时的限制如下: 套餐包和购买时选定的区域绑定,套餐包只能使用于购买时选定的区域,且只能用于公共
工具开展语言模型的推理精度测试,数据集是ceval_gen、mmlu_gen、math_gen、gsm8k_gen、humaneval_gen。 约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证,不适用于多模态模型的精度验证。多模态模型的精度验证,建议使用开源MME数据集和工具(GitHub
ss使用humaneval数据集时,需要执行模型生成的代码。请仔细阅读human_eval/execution.py文件第48-57行的注释,内容参考如下。了解执行模型生成代码可能存在的风险,如果接受这些风险,请取消第58行的注释,执行下面步骤5进行评测。 # WARNING #
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当模型配置文件中定义了具体的端口号,例如:8443,创建AI应用没有配置端口(默认端口号为8080),或者配置了其他端口号,均会导致服务部署失败。您需要把AI应用中的端口号配置为8443,才能保证服务部署成功。 修改默认端口号,具体操作如下: 登录ModelArts控制台,左侧菜单选择“AI应用管理
Browser+是一个比较常用的图形化工具,支持完善的桶管理和对象管理操作。推荐使用此工具创建桶或上传对象。obsutil是一款用于访问管理OBS的命令行工具,对于熟悉命令行程序的用户,obsutil是执行批量处理、自动化任务的好的选择。 如果您的业务环境需要通过API或SDK执
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数据集版本名称。 with_column_header Boolean 发布的CSV文件的第一行是否为列名,对于表格数据集有效。可选值如下: true:发布的CSV文件的第一行是列名 false:发布的CSV文件的第一行不是列名 表12 LabelStats 参数 参数类型 描述 attributes
yaml配置文件; -P表示鉴权文件中的某一组鉴权信息,默认是DEFAULT; -D表示是否开启debug模式(默认关闭),当开启debug模式后,命令的报错堆栈信息将会打印出来,否则只会打印报错信息; -h表示显示命令的帮助提示信息。 命令说明 表1 ma-cli支持的命令 命令 命令详情 configure
识别出此图片的数字是“2”。 本案例中使用的MNIST是比较简单的用做demo的数据集,配套算法也是比较简单的用于教学的神经网络算法。这样的数据和算法生成的模型仅适用于教学模式,并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求,预测图片必须和训练集中的图片相似(黑底白字)才可能预测准确。
用于智能标注的数据集必须存在至少2种标签,且每种标签已标注的图片不少于5张。 用于智能标注的数据集必须存在未标注图片。 检查用于标注的图片数据,确保您的图片数据中,不存在RGBA四通道图片。如果存在四通道图片,智能标注任务将运行失败,因此,请从数据集中删除四通道图片后,再启动智能标注。