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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片有一定范围和要求,预测图片必须和训练集中的图片相似(黑底白字)才可能预测准确。
如不需要提前上传训练数据,请创建一个空文件夹用于存放工程后期生成的文件。如:“/bucketName/data-cat”。
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片有一定范围和要求,预测图片必须和训练集中的图片相似(黑底白字)才可能预测准确。
基于数据链接下载数据并解压,放置在指定目录下,训练集和测试集的大小分别为(50000,3,32,32)和(10000,3,32,32)。
__call__()”方法来生成最终的结果。
<bucket_name> |──llm_train # 解压代码包后自动生成的代码目录,无需用户创建 |── AscendSpeed # 代码目录 |──ascendcloud_patch
需要添加图片并对图像进行分类标注,完成图片标注后开始模型训练,即可快速生成图像分类模型。可应用于商品的自动分类、运输车辆种类识别和残次品的自动分类等。例如质量检查的场景,则可以上传产品图片,将图片标注“合格”、“不合格”,通过训练部署模型,实现产品的质检。
OBS上传文件的规范: 如不需要提前上传训练数据,请创建一个空文件夹用于存放工程后期生成的文件。 如需要提前上传待标注的文件,请创建一个空文件夹,然后将文本文件保存在该文件夹下,文本文件的目录结构如:“/bucketName/data/text.csv”。
SSL证书制作包含cert.pem和key.pem,需自行生成。生成方式请参见•通过openssl创建SSLpem证书。 图1 准备模型文件和权重文件 创建推理脚本文件run_vllm.sh run_vllm.sh脚本示例如下。
自动学习项目中,在完成模型部署后,其生成的模型也将自动上传至AI应用列表中。但是自动学习生成的AI应用无法下载,只能用于部署上线。 Standard推理服务部署 只支持使用专属资源池部署的在线服务使用CloudShell访问推理容器,且在线服务必须处于“运行中”状态。
“数据处理”是指从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。“数据处理”又分为“数据校验”、“数据清洗”、“数据选择”和“数据增强”四类。 “数据校验”表示对数据集进行校验,保证数据合法。
create_time Long 训练作业创建时间戳,单位为毫秒,创建成功后由ModelArts生成返回,无需填写。 user_name String 训练作业创建用户的用户名,创建成功后由ModelArts生成返回,无需填写。
图13 链接信息 使用kubectl工具。 若通过内网使用kubectl工具,需要将kubectl工具安装在和集群在相同vpc下的某一台机器上。单击连接信息下kubectl后的“配置”按钮,根据界面提示使用kubectl工具。
VLLM调度层适配ATB、pybind 支持LLAMA7B/13B/65B 支持单机多卡推理 ATB模式支持w8a16量化,推理性能提升 配套CANN8.0.RC1镜像 无 算子,包名:AscendCloud-OPP Scatter、Gather算子性能提升,满足MoE场景 昇腾随机数生成算子与
<bucket_name> |──llm_train # 解压代码包后自动生成的代码目录,无需用户创建 |── AscendSpeed # 代码目录 |──ascendcloud_patch
您可以单击智能生成功能自动获取正则表达式。 设置自动化搜索参数 从已设置的“超参”中选择可用于搜索优化的超参。优化的超参仅支持float类型,选中自动化搜索参数后,需设置取值范围。
这通常在数据集发生变化,或者需要重新生成缓存时使用 preprocessing_num_workers 16 用于指定预处理数据的工作线程数。随着线程数的增加,预处理的速度也会提高,但也会增加内存的使用。
SSL证书制作包含cert.pem和key.pem,需自行生成。生成方式请参见•通过openssl创建SSLpem证书。 图1 准备模型文件和权重文件 创建推理脚本文件run_vllm.sh run_vllm.sh脚本示例如下。
policies: - event: PodEvicted action: RestartJob plugins: configmap1980: - --rank-table-version=v2 # 保持不动,生成
图1 启动脚本 运行结束后,可以看到当前目录下生成了对应尺寸的图像。 图2 推理生成的图像 步骤四 Diffusers使能多实例共享权重功能 进入AIGC插件解压路径,安装昇腾云torch插件。