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Charm ToolKit工具中查看。 在OBS查看训练日志 提交训练作业时,系统将自动在您配置的OBS Path中,使用作业名称创建一个新的文件夹,用于存储训练输出的模型、日志和代码。 例如“train-job-01”作业,提交作业时会在“test-modelarts2”桶下创
conversation_id: 指定的对话id, 如果相同, 转换后就放在同一conversation_id的不同turn_X下。如果为空,则放在新的conversation_id下。 Human: 数据集中每条数据的输入。 assistant: 数据集中每条数据的输出。 运行命令示例:
conversation_id: 指定的对话id, 如果相同, 转换后就放在同一conversation_id的不同turn_X下。如果为空,则放在新的conversation_id下。 Human: 数据集中每条数据的输入。 assistant: 数据集中每条数据的输出。 运行命令示例:
资源池中创建按需的节点。若用户不指定该参数,创建的节点计费模式和资源池保持一致。 新增节点池 若您需要更多的节点池,您可以通过以下操作创建新的节点池。 方式一:在资源池详情页,单击“节点池管理”页签,单击创建节点池。 方式二:在资源池列表页,单击某个资源池操作列下的“更多 > 新
Gallery工具链服务请参见表3。 文本问答:从给定文本中检索问题的答案,适用于从文档中搜索答案的场景。 文本生成:基于给定文本进行续写,生成新的文本。 其他类型:基于实际场景选择合适的任务类型。 说明: 如果模型的“任务类型”是除“文本问答”和“文本生成”之外的类型,则被定义为自定
实时视频推理、大视频文件。 创建时间 AI应用的创建时间。 描述 AI应用的描述。 操作 部署:将AI应用发布为在线服务、批量服务或边缘服务。 创建新版本:创建新的AI应用版本。参数配置除版本外,将默认选择上一个版本的配置信息,您可以对参数配置进行修改。 删除:删除对应的AI应用。 说明: 如果AI应
的后端,仅直接支持CUDA和AMD ROCm,因此PyTorch在GPU上的训练代码无法直接在昇腾设备运行。PyTorch2.1版本提供了新硬件适配的插件机制,通过昇腾提供的Ascend Extension for PyTorch 插件,NPU可以成为PyTorch支持的硬件直接使用。
导出数据集版本的名称。 export_dest String 数据集导出类型。可选值如下: DIR:导出到OBS(默认值) NEW_DATASET:导出到新数据集 export_new_dataset_name String 导出新数据集的名称。 export_new_dataset_work_path
labeling_input:选择预先创建的数据集即可,版本可以不用选择。 task_name:填写需要创建的标注任务名称即可。 说明: 首次运行需要配置,会自动创建新的标注任务,后续不建议进行修改,使用同一个标注任务进行数据标注。 图像分类训练参数配置 算法超参相关的配置,建议直接使用默认值。每个参数的具体含义已在控制台界面输入框下方说明。
ConditionStep支持多条件节点的嵌套使用,用户可以基于不同的场景灵活设计。 条件节点只支持双分支的选择执行,局限性较大,推荐您使用新的分支功能,可以在不添加新节点的情况下完全覆盖ConditionStep的能力,详情请参见配置节点参数控制分支执行章节。 父主题: 构建Workflow多分支运行场景
在标注页面的工具栏中选择合适的标注工具,本示例使用矩形框进行标注。 图6 标注工具 使用标注工具选中目标区域,在弹出的标签文本框中,直接输入新的标签名。如果已存在标签,从下拉列表中选择已有的标签。单击“添加”完成标注。 图7 添加物体检测标签 单击页面上方“返回数据标注预览”查看标
conversation_id: 指定的对话id, 如果相同, 转换后就放在同一conversation_id的不同turn_X下。如果为空,则放在新的conversation_id下。 Human: 数据集中每条数据的输入。 assistant: 数据集中每条数据的输出。 运行命令示例:
数据集发布成功后,发布者可以进入数据集的详情页修改该数据集“描述”、“版本”和“限制”等信息。 修改封面图和二级标题 在发布的资产详情页面,单击右侧的“编辑”,选择上传新的封面图,为资产编辑独特的主副标题。 编辑完成之后单击“保存”。封面图和二级标题内容自动同步,您可以直接在资产详情页查看修改结果。 图3 修改封面图和二级标题
--datasets mmlu_gen ceval_gen -w ${output_path} output_path: 要保存的结果路径。 (可选)创建新conda环境,安装vllm和opencompass。执行完之后,在 opencompass/configs/models/vllm/vllm_ppl
mmlu_gen ceval_gen --debug -w ${output_path} output_path: 要保存的结果路径。 (可选)创建新conda环境,安装vllm和opencompass。执行完之后,在 opencompass/configs/models/vllm/vllm_ppl
\"/home/mind/model/run_vllm.sh\": permission denied",请参考附录:大模型推理standard常见问题问题6重新构建镜像。 Step4 调用在线服务 进入在线服务详情页面,选择“预测”。 若以vllm接口启动服务,设置请求路径:“/generate”,输入预测代码“{"prompt":
Shell登录训练容器,且训练作业必须处于“运行中”状态。 在训练管理的“创建算法”页面,来源于AI Gallery中订阅的算法不支持另存为新算法。 训练作业卡死检测目前仅支持资源类型为GPU的训练作业。 仅使用新版专属资源池训练时才支持设置训练作业优先级。公共资源池和旧版专属资源池均不支持设置训练作业优先级。
进行不断去噪。在经过多次迭代后,最终模型将输出和文字相关的图像。 SD1.5 Finetune是指在已经训练好的SD1.5模型基础上,使用新的数据集进行微调(fine-tuning)以优化模型性能的过程。 本文档主要介绍如何利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend
mmlu_gen ceval_gen --debug -w ${output_path} output_path: 要保存的结果路径。 (可选)创建新conda环境,安装vllm和opencompass。执行完之后,在 opencompass/configs/models/vllm/vllm_ppl
此功能与直接基于预置框架创建算法的区别仅在于,镜像是由用户自行选择的。用户可以基于预置框架制作自定义镜像。基于预置框架制作自定义镜像可参考使用基础镜像构建新的训练镜像章节。 完全自定义镜像: 订阅算法和预置框架涵盖了大部分的训练场景。针对特殊场景,ModelArts支持用户构建自定义镜像用于模型