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bf16,配置以下参数 bf16: true fp16,配置以下参数 fp16: true 是否使用自定义数据集 是,参考准备数据(可选)后,填写自定义注册后数据集前缀名称及数据集绝对路径,参考表1dataset_dir行,如demo.json数据集前缀则为demo dataset: demo
books/{id}/flavors 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 id 是 String Notebook实例ID,可通过调用查询Notebook实例列表接口获取。 project_id 是 String 用户项目ID,获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2
管理的虚拟网络环境,提升用户云中资源的安全性,简化用户的网络部署。您可以在VPC中定义安全组、VPN、IP地址段、带宽等网络特性。用户可以通过VPC方便地管理、配置内部网络,进行安全、快捷的网络变更。同时,用户可以自定义安全组内与组间的访问规则,加强裸金属服务器的安全保护。 更多VPC介绍请见虚拟私有云
AI Gallery社区,供其他开发者学习使用;也可以在AI Gallery上查看其他人共享的Notebook案例的详细描述、代码信息等,通过“Run in ModelArts”将Notebook案例在ModelArts控制台快速打开、运行以及进行二次开发等操作。 “资产集市 >
那么应付金额=0.75055555 - 0 - 0.00055555 = 0.75元 专属资源池明细账单 明细账单可以通过多维度展示客户账单的详细信息。一般通过设置统计维度为“按使用量”,统计周期为“按账期”来统计资源在某个月份的总开销,建议您核对表2所示的信息是否和实际相符。 表2
logits_pattern = model_meta.default_logits_pattern print(logits_pattern) 您也可以通过如下接口,获取MoXing支持的网络名称列表。 import moxing.tensorflow as mox print(help(mox
零代码、免配置、免调优模型开发 平台结合与100+客户适配、调优开源大模型的行业实践经验,沉淀了大量适配昇腾,和调优推理参数的最佳实践。通过为客户提供一键式训练、自动超参调优等能力,和高度自动化的参数配置机制,使得模型优化过程不再依赖于手动尝试,显著缩短了从模型开发到部署的周期
至ModelArts中,创建为模型,直接用于部署服务。 从容器镜像中导入模型文件创建模型:针对ModelArts目前不支持的AI引擎,可以通过自定义镜像的方式将编写的模型镜像导入ModelArts,创建为模型,用于部署服务。 从AI Gallery订阅模型:ModelArts的AI
'rope_scaling' must be a dictionary with two fields, 'type' and 'factor' 解决方法: 该问题通过将transformers升级到4.44.0,修改对应transformers中的transformers/models/llama/modeling_llama
为保证模型的泛化能力,数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 物体检测数据集中,如果标注框坐标超过图片,将无法识别该图片为已标注图片。 数据上传至OBS 在本文档中,采用通过OBS管理控制台将数据上传至OBS桶。 上传OBS的文件规范: 文件名规范,不能有中文,不能有+、空格、制表符。 如不需要提前上传训练数据
'rope_scaling' must be a dictionary with two fields, 'type' and 'factor' 解决方法: 该问题通过将transformers升级到4.44.0,修改对应transformers中的transformers/models/llama/modeling_llama
套关系获取基础镜像。 Step1 检查环境 请参考DevServer资源开通,购买DevServer资源,并确保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 购买DevServer资源时如果无可选资源规格,需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给
'rope_scaling' must be a dictionary with two fields, 'type' and 'factor' 解决方法: 该问题通过将transformers升级到4.44.0,修改对应transformers中的transformers/models/llama/modeling_llama
ief:deployment:delete ief:node:createNodeCert ief:iefInstance:list ief:node:list 通过IEF部署边缘服务。 按需配置。 操作步骤 本案例场景为在开发环境中构建并调试推理镜像,在Notebook中制作自定义镜像,然后将调试完成
创建pod创建pod以用于后续进行模型量化 Step2 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重;或者获取FP16/BF16的模型权重之后,通过autoAWQ工具进行量化。 方式一:从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?s
异常或隔离节点,并重启训练作业,提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中,不断地保存训练结果(包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状
异常或隔离节点,并重启训练作业,提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中,不断地保存训练结果(包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状
l_id则app_url/boot_file_url和engine_id无需填写。 model_id 是 Long 训练作业的模型ID。请通过查询预置算法接口获取model_id。填入model_id后app_url/boot_file_url和engine_id不需填写。 parameter
像配套关系获取基础镜像。 步骤一:检查环境 请参考DevServer资源开通,购买DevServer资源,并确保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 购买DevServer资源时如果无可选资源规格,需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给
创建pod创建pod以用于后续进行模型量化 Step2 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重;或者获取FP16/BF16的模型权重之后,通过autoAWQ工具进行量化。 方式一:从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?s