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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 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。
estimator.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。
评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本
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。
评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本
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 gradient_accumulation_steps 8 可修改。
请使用正确的Project ID生成Token。
评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本
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 在标注任务详情页,单击“已标注”页签,您可以查看已完成标注的图片列表。
也可以单击Event Log中的控制台链接,转调到网页端中查看训练日志。 图29 在PyCharm中查看训练日志 终止训练作业。 如果想要在中途终止训练,可以在PyCharm中单击“ModelArts>Training Job>Stop”,或者直接在网页端单击终止。
# run on container # 基于想要迁移的base环境创建一个名为pytorch的conda环境 conda create --name pytorch --clone base pip install conda-pack #将pytorch env打包生成
评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本
表1 专属资源池流水账单 产品类型 ModelArts 产品 ModelArts虚拟计算实例 计费模式 按需 消费时间 2023/07/10 16:47:08 ~ 2023/07/10 18:09:06时段计费系统将生成6笔流水账单,对应每一个计费周期,分别如下: 2023/07/
仅限部分预置算法使用,会自动生成,仅供参考。 recall Float 训练作业模型总召回率。 precision Float 训练作业模型总精确率。 accuracy Float 训练作业模型总准确率。
目前支持以下两种方式创建自定义策略: 可视化视图创建自定义策略:无需了解策略语法,按可视化视图导航栏选择云服务、操作、资源、条件等策略内容,可自动生成策略。
单击下载,获取示例数据集“simple_moss.jsonl”,该数据集可以用于文本生成类型的模型调优。 对于其他格式的自定义数据集,建议转换为上述jsonl格式。单轮对话也可以复用此格式。 表1列举了支持模型调优的模型,不在表格里的模型不支持使用MaaS调优模型。
评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本
下载run文件“Ascend-cann-nnae_6.3.RC2_linux-aarch64.run”(下载链接)。 下载whl文件“mindspore-2.1.1-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl”(下载链接)。
estimator.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2生成的实例。 job_name:可选参数,训练任务名,便于区分和记忆。
说明: 该字段不填时默认为自动生成的服务名称。 否 str、Placeholder description 服务备注,默认为空,不超过100个字符。