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本案例用于指导用户使用ModelArts Studio大模型即服务平台(下面简称为MaaS)的Qwen2-7B模型框架,创建并部署一个模型服务,实现对话问答。通过学习本案例,您可以快速了解如何在MaaS服务上的创建和部署模型。更多MaaS服务的使用指导请参见用户指南。 操作流程 开始使用如下样例前,请务必按准备工作指导完成必要操作。
如何用ModelArts训练基于结构化数据的模型? 针对一般用户,ModelArts提供自动学习的预测分析场景来完成结构化数据的模型训练。 针对高阶用户,ModelArts在开发环境提供创建Notebook进行代码开发的功能,在训练作业提供创建大数据量训练任务的功能;用户在开发、
Diffusion(潜在扩散)模型,应用于文生图场景。对于输入的文字,它将会通过一个文本编码器将其转换为文本嵌入,然后和一个随机高斯噪声,一起输入到U-Net网络中进行不断去噪。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
Standard资源池功能介绍 ModelArts Standard资源池,提供了在使用ModelArts进行AI开发(包括自动学习、创建Workflow工作流、创建Notebook实例、创建训练作业和创建推理服务)所需的计算资源,您可根据需要购买使用Standard资源池。 图1
量化模型权重,然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下: 开始之前,请确保安装了以下库: git clone https://github.com/vllm-project/llm-compressor.git cd llm-compressor pip install -e
量化模型权重,然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下: 开始之前,请确保安装了以下库: git clone https://github.com/vllm-project/llm-compressor.git cd llm-compressor pip install -e
使用混合精度格式,减少内存使用和计算需求。二者选其一 learning_rate 2.0e-5 指定学习率 disable_gradient_checkpointing true 关闭重计算,用于禁用梯度检查点,默认开启梯度检查点;在深度学习模型训练中用于保存模型的状态,以便在需要时恢复。这种技术可以帮助减少内
1:物体检测 3: 图像分割 100:文本分类 101:命名实体 102:文本三元组关系标签 103:文本三元组实体标签 200:语音分类 201:语音内容 202:语音分割 600:视频标注 表4 LabelAttribute 参数 是否必选 参数类型 描述 default_value 否
ModelArts支持在开发环境中开启TensorBoard可视化工具。TensorBoard是TensorFlow的可视化工具包,提供机器学习实验所需的可视化功能和工具。 TensorBoard是一个可视化工具,能够有效地展示TensorFlow在运行过程中的计算图、各种指标随着
功能总览 全部 自动学习 Workflow 开发工具 算法管理 训练管理 AI应用管理 部署上线 镜像管理 资源池 AI Gallery ModelArts SDK 昇腾生态 自动学习 自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据
Optimization):直接偏好优化方法,通过直接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控,不用进行强化学习,也可以准确判断和学习到使用者的偏好,最后,DPO算法还可以与其他优化算法相结合,进一步提高深度学习模型的性能。 SFT监督式微调(Self-training Fine-tuning):是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。
memoryUsed, gpu.memoryUtil*100, gpu.memoryTotal)) 注:用户在使用pytorch/tensorflow等深度学习框架时也可以使用框架自带的api进行查询。 父主题: 更多功能咨询
为什么项目删除完了,仍然还在计费? 如果ModelArts的自动学习项目、Notebook实例、训练作业或服务,都已经处于停止状态,即总览页面没看到收费项目,仍然发现账号还在计费。 有以下几种可能情况: 因为您在使用ModelArts过程中,将数据上传至OBS进行存储,OBS会根
为什么项目删除完了,仍然还在计费? 如果ModelArts的自动学习项目、Notebook实例、训练作业或在线服务,都已经处于停止状态,即总览页面没看到收费项目,仍然发现账号还在计费。 有以下几种可能情况: 因为您在使用ModelArts过程中,将数据上传至OBS进行存储,OBS
使用混合精度格式,减少内存使用和计算需求。二者选其一 learning_rate 2.0e-5 指定学习率 disable_gradient_checkpointing true 关闭重计算,用于禁用梯度检查点,默认开启梯度检查点;在深度学习模型训练中用于保存模型的状态,以便在需要时恢复。这种技术可以帮助减少内
使用混合精度格式,减少内存使用和计算需求。二者选其一 learning_rate 2.0e-5 指定学习率 disable_gradient_checkpointing true 关闭重计算,用于禁用梯度检查点,默认开启梯度检查点;在深度学习模型训练中用于保存模型的状态,以便在需要时恢复。这种技术可以帮助减少内
注作业。 在弹出的“启动智能标注”对话框中,选择智能标注类型,可选“主动学习”或者“预标注”,详见表1和表2。 表1 主动学习 参数 说明 智能标注类型 “主动学习”。“主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手段进行智能标注,降低人工标注量,帮助用户找到难例。 算法类型
MaaS大模型即服务平台功能介绍 对于普通企业来说,大模型开发不仅需要强大的算力,还需要学习训练、部署的相关参数配置和规格选择等专业知识。ModelArts Studio大模型即服务平台(后续简称为MaaS服务)作为一个面向客户的大模型服务化平台,提供简单易用的模型开发工具链,支
expandable_segments:True 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小,重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级,可参考模型NPU卡数、梯度累积值取值表,如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-Ze
添加标签:单击“添加标签”可增加多个标签。 启用语音内容标注(语音分割) 仅“语音分割”类型数据集支持设置,默认关闭。如果启用此功能,支持针对语音内容进行标注。 启用团队标注(语音分割) 仅“语音分割”类型支持团队标注,因此选择创建语音分割类型时,支持设置是否启用团队标注。 启用团