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创建调试训练作业 使用PyCharm ToolKit创建并调试训练作业 使用VS Code创建并调试训练作业 父主题: 使用ModelArts Standard训练模型
管理ModelArts模型 查看ModelArts模型详情 查看ModelArts模型事件 管理ModelArts模型版本 发布ModelArts模型 父主题: 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
创建模型 创建模型不同方式的场景介绍 从训练作业中导入模型文件创建模型 从OBS中导入模型文件创建模型 从容器镜像中导入模型文件创建模型 从AI Gallery订阅模型 父主题: 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
处理ModelArts数据集中的数据 数据处理场景介绍 创建ModelArts数据校验任务 创建ModelArts数据清洗任务 创建ModelArts数据选择任务 创建ModelArts数据增强任务 管理和查看数据处理任务 父主题: 数据准备与处理
Content-Type 否 String 消息体的类型。设置为text/plain,返回临时预览链接。设置为application/octet-stream,返回临时下载链接。 X-Auth-Token 是 String 用户token。 响应参数 状态码: 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型
注任务进行版本发布,每个版本相当于数据的一个快照,可用于后续的数据溯源。主要应用场景如下: 对于数据标注这种操作,可以在标注完成后自动帮助用户发布新的数据集版本,结合as_input的能力提供给后续节点使用。 当模型训练需要更新数据时,可以使用数据集导入节点先导入新的数据,然后再通过该节点发布新的版本供后续节点使用。
VIDEO_ANNOTATION FREE_FORMAT Workflow数据集标注节点代码样例 主要包含三种场景的用例: 场景一:基于用户指定的数据集创建标注任务,并等待用户标注完成。 使用场景: 用户只创建了一个未标注完成的数据集,需要在工作流运行时对数据进行人工标注。 可以放在数据集导入节点之后,对导入的新数据进行人工标注。
标注ModelArts数据集中的数据 数据标注场景介绍 通过人工标注方式标注数据 通过智能标注方式标注数据 通过团队标注方式标注数据 管理标注作业 父主题: 数据准备与处理
准备模型训练代码 预置框架启动文件的启动流程说明 开发用于预置框架训练的代码 开发用于自定义镜像训练的代码 自定义镜像训练作业配置节点间SSH免密互信 父主题: 使用ModelArts Standard训练模型
ModelArts CLI命令参考 ModelArts CLI命令功能介绍 (可选)本地安装ma-cli ma-cli auto-completion自动补全命令 ma-cli configure鉴权命令 ma-cli image镜像构建支持的命令 ma-cli ma-job训练作业支持的命令
求时,用户可以通过AOM服务提供的指标消费和使用的能力来查看指标。设置指标阈值告警、告警上报等,都可以直接在AOM控制台操作。具体参见通过AOM控制台查看ModelArts所有监控指标。 方式三:通过Grafana查看所有监控指标 当AOM的监控模板不能满足用户诉求时,用户可以使
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite Cluster上的训练方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite Server上的预训练和全量微调方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案
SE。 原因分析 可能是用户本地网络的原因,网速不稳定或者网络配置有问题,均可能导致保存失败。 解决方案 1. 切换为稳定的网络后重试。 2. 初始化网络配置,使用管理员权限启动CMD,输入netsh winsock reset指令,完成后重启电脑,再登录数据标注平台重试。 父主题:
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 Query参数 参数 是否必选 参数类型
AI Gallery使用流程 AI Gallery提供了模型、数据集、AI应用等AI数字资产的共享,为高校科研机构、AI应用开发商、解决方案集成商、企业级/个人开发者等群体,提供安全、开放的共享及交易环节,加速AI资产的开发与落地,保障AI开发生态链上各参与方高效地实现各自的商业价值。
Gallery CLI配置工具指南 安装Gallery CLI配置工具 使用Gallery CLI配置工具下载文件 使用Gallery CLI配置工具上传文件 父主题: AI Gallery(新版)
是一个任务管理体系。 这个工具需要具备以下的能力: 流程分析:沉淀行业样例流水线,帮助用户能快速进行AI项目的参考设计,启动快速的AI项目流程设计。 流程定义与重定义:以流水线作为承载项,用户能快速定义AI项目,实现训练+推理上线的工作流设计。 资源分配:支持账号管理机制给流水线
join(map(str, result))) 获取模型权重文件 获取对应模型的权重文件,获取链接参考表1。 权重文件下载有如下几种方式,但不仅限于以下方式: 方法一:网页下载:通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接,即可在模型主页的Files and Version中下载文件。 方法二:hu
分布式模型训练 分布式训练功能介绍 创建单机多卡的分布式训练(DataParallel) 创建多机多卡的分布式训练(DistributedDataParallel) 示例:创建DDP分布式训练(PyTorch+GPU) 示例:创建DDP分布式训练(PyTorch+NPU) 父主题: