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即便模型训练中断,也可以基于checkpoint继续训练。 当训练作业发生故障中断本次作业时,代码可自动从训练中断的位置继续训练,加载中断生成的checkpoint,中间不需要改动任何参数。可以通过训练脚本中的SAVE_INTERVAL参数来指定间隔多少step保存checkpoint。
据。此位置不能和OBS数据源中的文件路径相同或为其子目录。 创建表格数据集后,在存储路径下会自动生成以下4个目录。 annotation:版本发布目录,每次发布版本,会在此目录下生成和版本名称相同的子目录。 data:数据存放目录,导入的数据会放在此目录。 logs:日志存放目录。
快速配置ModelArts委托授权 场景描述 为了完成AI计算的各种操作,AI平台ModelArts在任务执行过程中需要访问用户的其他服务,典型的就是训练过程中,需要访问OBS读取用户的训练数据。在这个过程中,就出现了ModelArts“代表”用户去访问其他云服务的情形。从安全角
配置ModelArts委托授权 对于所有用户(包括个人用户),需要完成ModelArts委托授权才能使用MaaS服务,否则会造成您的操作出现不可预期的错误。 如果您是个人用户,则不需要考虑细粒度权限问题,完成ModelArts委托授权即可使用ModelArts的所有权限。 Mod
IEF节点边缘服务部署失败 问题现象 部署边缘服务时,出现“异常”状态。 原因分析1 部署边缘服务时,使用到IEF纳管的边缘节点,就需要用户给ModelArts的委托赋予Tenant Administrator权限,否则将无法成功部署边缘服务。具体可参见IEF的权限说明。 处理方法1
据处理”页面。 在创建数据处理页面,填写相关算法参数。 填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成,按“V0001”、“V0002”规则命名,用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 图1 创建数据处理基本信息 设
数值较高,输出结果更加随机。 数值较低,输出结果更加集中和确定。 1 核采样/top_p 设置推理核采样。调整输出文本的多样性,数值越大,生成文本的多样性就越高。 1 top_k 选择在模型的输出结果中选择概率最高的前K个结果。 20 在对话框中输入问题,查看返回结果,在线体验对话问答。
fit(inputs=[input_data], job_name="cifar10-dis") 参数解释: inputs:可选参数,一个list,每个元素都是步骤2中生成的实例; job_name:可选参数,训练任务名,便于区分和记忆。 本地分布式训练任务开始后,SDK会依次帮助用户完成以下流程: 将训练脚
python infer.py --model_path 模型文件所在的绝对路径 --input_file aishell.scp 执行完生成推理结果文件infer_result.txt。 父主题: 内容审核模型训练推理
benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──
ate列 output_dir /home/ma-user/ws/Qwen2-72B/sft-4096 必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下。用户根据自己实际要求适配。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小
参数说明 FILE_PATH String 是 Dockerfile文件所在的路径。 -t / --target String 否 表示构建生成的tar包保存在本地的路径,默认是当前文件夹目录。 -swr / --swr-path String 是 SWR镜像名称,遵循organi
报错“An SSH installation couldn't be found”或者“Could not establish connection to instance xxx: 'ssh' ...”如何解决? 问题现象 或 VS Code连接Notebook一直提示选择证书
责任共担 华为云秉承“将公司对网络和业务安全性保障的责任置于公司的商业利益之上”。针对层出不穷的云安全挑战和无孔不入的云安全威胁与攻击,华为云在遵从法律法规业界标准的基础上,以安全生态圈为护城河,依托华为独有的软硬件优势,构建面向不同区域和行业的完善云服务安全保障体系。 安全性是华为云与您的共同责任,如图1所示。
ate列 output_dir /home/ma-user/ws/Qwen2-72B/sft-4096 必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下。用户根据自己实际要求适配。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小
步骤四:启动容器 启动容器镜像前请先按照参数说明修改${}中的参数。docker启动失败会有对应的error提示,启动成功会有对应的docker id生成,并且不会报错。 docker run -itd --privileged \ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1
benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval
RestartJob plugins: configmap1980: - --rank-table-version=v2 # 保持不动,生成v2版本ranktablefile env: [] svc: - --publish-not-ready-addresses=true
标签,选中其中一个或多个。 文件名或目录:根据文件名称或者文件存储目录筛选。 标注人:选择执行标注操作的账号名称。 样本属性:表示自动分组生成的属性。只有启用了自动分组任务后才可使用此筛选条件。 数据属性:筛选数据的来源,选择“全部”或“推理”。 图1 筛选条件 查看已标注图片
RestartJob plugins: configmap1980: - --rank-table-version=v2 # 保持不动,生成v2版本ranktablefile env: [] svc: - --publish-not-ready-addresses=true