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数据集的标注信息存储在OBS中。 支持从OBS中导入数据。 开发环境 Notebook实例中的数据或代码文件存储在OBS中。 训练模型 训练作业使用的数据集存储在OBS中。 训练作业的运行脚本存储在OBS中。 训练作业输出的模型存储在指定的OBS中。 训练作业的过程日志存储在指定的OBS中。 AI应用管理
两个训练作业的模型都保存在容器相同的目录下是否有冲突? ModelArts训练作业之间的存储目录相互不影响,每个环境之间彼此隔离,看不到其他作业的数据。 父主题: 查看作业详情
Step2 构建成功的镜像注册到镜像管理模块:将构建成功的自定义镜像注册到ModelArts的镜像管理模块中,方便下一步调试。 Step3 在Notebook中变更镜像并调试:在Notebook中调试镜像。 Step4 使用调试成功的镜像用于推理部署:将调试完成的镜像导入ModelArts的AI应用管理中,并部署上线。
容器调用接口:指定模型启动的协议和端口号。请确保协议和端口号与自定义镜像中提供的协议和端口号保持一致。 镜像复制:选填,选择是否将容器镜像中的模型镜像复制到ModelArts中。 健康检查:选填,用于指定模型的健康检查。仅当自定义镜像中配置了健康检查接口,才能配置“健康检查”,否则会导致AI应用创建失败。
数据类型:系统会根据您的数据集,匹配到相应的数据类型。例如本案例使用的数据集,系统匹配为“图片”类型。 数据集输出位置:用来存放输出的数据标注的相关信息,或版本发布生成的Manifest文件等。单击图标选择OBS桶下的空目录,且此目录不能与输入位置一致,也不能为输入位置的子目录。 数据集
OBS目录中的文件创建训练作业。如果选择通过数据集作为训练任务的数据源,则需要指定数据集及特定的版本。因此,用户需要为准备好的数据发布一个版本,具体操作参考发布ModelArts数据集中的数据版本。 为了便于后期的模型构建和开发,对同一数据源来说,将其不同时间对数据的处理和标注按
如何关闭Mox的warmup 问题现象 训练作业mox的Tensorflow版本在运行的时候,会先执行“50steps” 4次,然后才会开始正式运行。 warmup即先用一个小的学习率训练几个epoch(warmup),由于网络的参数是随机初始化的,如果一开始就采用较大的学习率会出现数值不稳定的问题,这是使用warm
已订阅的资产。 我的案例 展示个人发布的资产案例和已订阅的资产案例。 “我的发布”:可以查看个人发布的案例信息。 “我的订阅”:可以查看个人订阅的案例信息。 我的AI说 展示个人发布的技术文章列表,可以查看文章浏览量、收藏量、订阅量等信息。通过右侧的“删除”可以管理已发布的技术文章。
不同区域支持的AI引擎有差异,请以实际环境为准。 推理支持的AI引擎 在ModelArts创建AI应用时,若使用预置镜像“从模板中选择”或“从OBS中选择”导入模型,则支持如下常用引擎及版本的模型包。 标注“推荐”的Runtime来源于统一镜像,后续统一镜像将作为主流的推理基础镜像
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。
查询OS的配置参数 功能介绍 获取ModelArts OS服务的配置参数,如网络网段,用户资源配额等。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1
sh脚本,自定义环境变量的值,并在脚本的首行中添加 cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令,随后在Notebook中运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下: 表1 权重转换脚本中的环境变量 参数 示例 参数说明
sh脚本,自定义环境变量的值,并在脚本的首行中添加 cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令,随后在Notebook中运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下: 表1 权重转换脚本中的环境变量 参数 示例 参数说明
sh脚本,自定义环境变量的值,并在脚本的首行中添加 cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令,随后在Notebook中运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下: 表1 权重转换脚本中的环境变量 参数 示例 参数说明
查看AI应用的事件 创建AI应用的(从用户可看见创建AI应用任务开始)过程中,每一个关键事件点在系统后台均有记录,用户可随时在对应AI应用的详情页面进行查看。 方便用户更清楚的了解创建AI应用过程,遇到任务异常时,更加准确的排查定位问题。可查看的事件点包括: 事件类型 事件信息(
--model-type:模型类型。 --loader:选择对应加载模型脚本的名称。 --saver:选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size:${TP}张量并行数,需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-paralle
sh脚本,自定义环境变量的值,并在脚本的首行中添加 cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令,随后在Notebook中运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下: 表1 权重转换脚本中的环境变量 参数 示例 参数说明
Float 控制采样的随机性的浮点数。较低的值使模型更加确定性,较高的值使模型更加随机。“0”表示贪婪采样。 stop 否 None None/Str/List 用于停止生成的字符串列表。返回的输出将不包含停止字符串。 例如,设置为["你","好"]时,在生成文本过程中,遇到“你”或者“好”将停止文本生成。
度更高的模型。首先,针对智能标注和采集筛选任务,难例的发现操作是系统自动执行的,无需人工介入,仅需针对标注后的数据进行确认和修改即可,提升数据管理和标注效率。其次,您可以基于难例的情况,补充类似数据,提升数据集的丰富性,进一步提升模型训练的精度。 在数据集管理中,对难例的管理有如下场景。
开发环境的应用示例 本节通过调用一系列API,以创建开发环境实例为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 创建开发环境实例的流程如下: 调用认证鉴权接口获取用户Token,在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调用查询支持的镜像列表接口查看开发环境的镜像类型和版本。