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├── benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark ├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving
数据保护技术 ModelArts通过多种数据保护手段和特性,保障存储在ModelArts中的数据安全可靠。 数据保护手段 说明 静态数据保护 对于AI Gallery收集的用户个人信息中的敏感信息,如用户邮箱和手机号,AI Gallery在数据库中做了加密处理。其中,加密算法采用了国际通用的AES算法。
看其inputShape。 如果netron中没有显示inputShape,可能由于使用了动态shape模型导致,请确保使用的是静态shape模型,静态shape模型文件导出方法请参考模型准备。 图1 netron中查看inputShape 精度选择。 精度选择需要在模型转换阶段
训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署AI应用,管理全周期AI工作流。 ModelArts服务的计费方式简单、灵活,您既可以选择按实际使用时长计费,也可以选择更经济的按包周期(包年/包月)计费方式。详细的费用价格请参见产品价格详情。 更多详细的计费介绍,请参见《计费说明》文档。
不添加新节点的情况下完全覆盖ConditionStep的能力,使用上更灵活。 构建条件节点控制分支执行主要用于执行流程的条件分支选择,可以简单的进行数值比较来控制执行流程,也可以根据节点输出的metric相关信息决定后续的执行流程。 配置节点参数控制分支执行与ConditionS
RANK_TABLE_FILE文件提供Ascend分布式训练作业的集群信息,用于Ascend芯片分布式通信,可以被HCCL集合通信库解析。该文件格式有模板一和模板二两个版本。 ModelArts提供的是模板二格式。ModelArts训练环境的Ascend HCCL RANK_TABLE_FILE文件名为jobstart_hccl
用户制作的自定义镜像,在本地执行docker run启动,无法正常运行; 用户自行安装了Jupyterlab服务导致冲突的,需要用户本地使用Jupyterlab命令罗列出相关的静态文件路径,删除并且卸载镜像中的Jupyterlab服务; 用户自己业务占用了开发环境官方的8888、8889端口的,需要用户修改自己的进程端口号;
预测完成后,预测结果显示区域将展示预测结果,根据预测结果内容,可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
如高性能计算、媒体处理、文件共享和内容管理和Web服务等。 说明: 高性能计算:主要是高带宽的需求,用于共享文件存储,比如基因测序、图片渲染这些。 如大数据分析、静态网站托管、在线视频点播、基因测序和智能视频监控等。 如高性能计算、企业核心集群应用、企业应用系统和开发测试等。 说明: 高性能计算:主要是
“数据校验”表示对数据集进行校验,保证数据合法。 “数据清洗”表示对数据进行去噪、纠错或补全的过程。 “数据选择”表示从全量数据中选择数据子集的过程。 “数据增强”表示通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API
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获取超参敏感度分析结果 获取某个超参敏感度分析图像的路径 提前终止自动化搜索作业的某个trial 获取自动化搜索作业yaml模板的信息 获取自动化搜索作业yaml模板的内容 创建训练作业标签 删除训练作业标签 查询训练作业标签 获取训练作业事件列表 创建训练作业镜像保存任务 查询训练作业镜像保存任务
huaweicloud.com/develop/aigallery/home.html 新版AI Gallery地址:https://pangu.huaweicloud.com/gallery/home.html 父主题: AI Gallery
template_id 所使用的模板ID,模板中会内置一个输入输出模式 是 str、Placeholder infer_format 输入输出模式ID,提供时覆盖模板中的内置输入输出模式 否 str、Placeholder template_inputs 模板输入项配置,即配置模型的源路径
alse时允许执行的节点列表,存储的是节点名称;此时if_then_steps中的step跳过不执行。 使用案例 根据需求参考简单示例或进阶示例。 简单示例 通过参数配置实现 import modelarts.workflow as wf left_value = wf.Pla
yaml。修改详细步骤如下所示。 选择训练策略类型。 sft,复制sft_yaml样例模板内容覆盖demo.yaml文件内容。 lora,复制lora_yaml样例模板内容覆盖demo.yaml文件内容。 dpo,复制dpo_yaml样例模板内容覆盖demo.yaml文件内容。 修改yaml文件(demo
镜像里面“/var/lib/cloud/instances”残留了制作镜像机器(后面称模板机)的实例ID信息,如果制作镜像不清理“/var/lib/cloud/*”就会导致用该镜像再重装模板机时,cloud-init根据残留目录(含实例ID)判断已经执行过一次,进而不会再执行user-data里面的脚本。
Windows远程桌面服务端口,通过这个端口可以连接Windows弹性云服务器。 代理 8080 8080端口常用于WWW代理服务,实现网页浏览,实现网页浏览。如果您使用8080端口,访问网站或使用代理服务器时,需要在IP地址后面加上:8080。安装Apache Tomcat服务后,默认服务端口为8080。
Face权重时存放目录绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 template qwen 必须修改。用于指定模板。如果设置为"qwen",则使用Qwen模板进行训练,模板选择可参照表1中的template列 output_dir /home/ma-user/ws/Qwen2-72B/sft-4096
根据最终部署环境和开发者需求的推理速度,自动调优并生成满足要求的模型 ModelArts自动学习,为资深级用户提供模板化开发能力 提供“自动学习白盒化”能力,开放模型参数、自动生成模型,实现模板化开发,提高开发效率 采用自动深度学习技术,通过迁移学习(只通过少量数据生成高质量的模型),多维度下