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tofile("input_data.bin") 将基准模型的输出保存到文本文件。 本例中输出节点名称为output_node_name,输出节点的shape为“(1, 1000)”,因此一共有两维,对应的输出文件为“output_node_name 2 1 1000”,再加上输出的值即可。 # 基于原始pth模型前向推理
基于LLM模型的GPU训练业务迁移至昇腾指导 场景介绍 环境准备 迁移适配 精度对齐 性能调优 常见问题 父主题: GPU业务迁移至昇腾训练推理
5:验收结果同步中。验收任务改为异步,新增验收结果同步中的状态,此时不允许发起新的验收任务,也不允许继续当前验收,任务名称的地方提示用户同步中。 6:已创建。owner创建完任务,未启动,仅owner/manager可见任务列表。 7:验收采样中。发起验收改为异步,新增验收采样中的状态,此
语音分割:对语音进行分段标注。 文本 文本分类:对文本的内容按照标签进行分类处理。 命名实体:针对文本中的实体片段进行标注,如“时间”、“地点”等。 文本三元组:针对文本中的实体片段和实体之间的关系进行标注。 视频 视频标注:识别出视频中每个物体的位置及分类。目前仅支持mp4格式。 智能标注
数据清洗正样例目录。目录应存放正样例图片文件,算法将这些图片为正样例,对输入中的数据进行过滤,即保留与“prototype_sample_path”目录下图片相似度高的数据。 请输入一个真实存在的OBS目录,且目录下已包含提供的正样例图片,且以obs://开头。如:obs://obs_buc
旋转,将图像围绕中心点旋转的操作,操作完成之后保持图片原本的形状不变,不足的部分用黑色填充。 angle_min:旋转角度随机取值范围的最小值,每张图片会从范围中随机取值作为自己的参数。默认值为90° angle_max:旋转角度随机取值范围的最大值,每张图片会从范围中随机取值作为自己的参数。默认值为-90°
自动学习训练后的模型是否可以下载? 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看,或者将此模型部署为在线服务。 父主题: 模型训练
1个节点的专属资源池,能否部署多个服务? 支持。 在部署服务时,选择专属资源池,在选择“计算节点规格”时选择“自定义规格”,设置小一些或者选择小规格的服务节点规格,当资源池节点可以容纳多个服务节点规格时,就可以部署多个服务。如果使用此方式进行部署推理,选择的规格务必满足模型的要求,
实例重新启动后,Notebook内安装的插件丢失 请使用镜像保存功能。 父主题: VS Code使用技巧
部署GPU服务支持的Cuda版本是多少? 默认支持Cuda版本为10.2,如果需要更高的版本,可以提工单申请技术支持。 父主题: 功能咨询
tokenizer的存放路径,与HF权重存放在一个文件夹下。 --handler-name:生成数据集的用途,这里是生成的指令数据集,用于微调。 GeneralPretrainHandler:默认。用于预训练时的数据预处理过程中,将数据集根据key值进行简单的过滤。 Genera
支持用户使用超参搜索功能。 在0代码修改的基础下,实现算法模型的超参搜索。需要完成以下步骤: 准备工作 创建算法 创建训练作业 查看超参搜索作业详情 准备工作 数据已完成准备:已在ModelArts中创建可用的数据集,或者您已将用于训练的数据集上传至OBS目录。 请准备好训练脚本
可以动态配置的能力)。 目前临时的静态方案可参考sd-scripts, 使用其中的“networks/merge_lora.py”把lora模型合入unet和text-encoder模型。 父主题: 常见问题
tokenizer的存放路径,与HF权重存放在一个文件夹下。 --handler-name:生成数据集的用途,这里是生成的指令数据集,用于微调。 GeneralPretrainHandler:默认。用于预训练时的数据预处理过程中,将数据集根据key值进行简单的过滤。 Genera
tokenized_full_prompt 本案例中 alpaca_gpt4_data.json 数据集包含有以下字段: instruction:描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input:任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令,即指令为
14:图像中目标框的面积占比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 15:图像中目标框的边缘化程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 16:图像中目标框的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 17:图像中目标框的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 18:图像中目标框的堆叠程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
Tune就是用别人训练好的模型,加上自己的数据,来训练新的模型。相当于使用别人的模型的前几层,来提取浅层特征,然后在最后再落入我们自己的分类中。 由于一般新训练模型准确率都会从很低的值开始慢慢上升,但是Fine Tune能够让我们在比较少的迭代次数之后得到一个比较好的效果。Fine T
ModelArts支持将模型部署为哪些类型的服务? 支持在线服务、批量服务和边缘服务。 父主题: 功能咨询
否,请执行步骤3。 如能访问OBS,单击右上方登录的用户,在下拉列表中选择“我的凭证”。请根据“如何管理访问密钥”操作指导,确认当前AK/SK是否是当前账号创建的AK/SK。 是,请联系提交工单处理。 否,请根据“如何管理访问密钥”操作指导更换为当前账号的AK/SK。 请确认当前账号是否欠费。
如何用ModelArts训练基于结构化数据的模型? 针对一般用户,ModelArts提供自动学习的预测分析场景来完成结构化数据的模型训练。 针对高阶用户,ModelArts在开发环境提供创建Notebook进行代码开发的功能,在训练作业提供创建大数据量训练任务的功能;用户在开发、训练流程中使