AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    AI自定义模型训练 更多内容
  • 使用自定义镜像创建训练作业(Ascend)

    使用自定义镜像创建训练作业(Ascend) 如果Ascend-Powered-Engine预置镜像无法满足您的需求,您可以构建一个自定义镜像,通过自定义镜像创建训练作业。Ascend自定义镜像训练作业创建流程与CPU/GPU一致,但是需要额外关注: Ascend HCCL RANK_TABLE_FILE文件说明

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  • 查询训练作业版本详情

    JSON 训练作业模型单个分类,包含类ID和类名。 表8 metric_values属性列表 参数 参数类型 说明 recall Float 训练作业模型单个分类召回率。 precision Float 训练作业模型单个分类精确率。 accuracy Float 训练作业模型单个分类准确率。

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  • 自定义镜像规范

    如果自定义镜像要支持推理,则需要满足自定义镜像规范(推理)。 上架自定义镜像,操作步骤请参考资产上架。 在AI Gallery进行自定义镜像训练或推理。模型微调或模型部署为推理服务 如果使用自定义镜像进行训练,操作步骤可以参考模型微调,其中“训练任务类型”默认选择“自定义”,且不支持修改。

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  • 使用自定义镜像创建训练作业(CPU/GPU)

    明请参创建训练作业。 单击“提交”,完成训练作业的创建。 训练作业一般需要运行一段时间。 要查看训练作业实时情况,您可以前往训练作业列表,单击训练作业的名称,进入训练作业详情页,查看训练作业的基本情况,具体请参考查看作业详情。 父主题: 使用自定义镜像训练模型模型训练

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  • SFT全参微调训练

    对于ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型,还需要手动修改tokenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建SFT全参微调训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。

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  • 开发自定义脚本

    完成参数解析后,用户使用“data_url”、“train_url”代替算法中数据来源和数据输出所需的路径。 在创建训练作业时,填写输入路径和输出路径。 训练输入选择对应的OBS路径或者数据集路径;训练输出选择对应的OBS路径。 训练代码正文和保存模型 训练代码正文和保存模型涉及的代码与您使用的AI引擎密切相关,以

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  • 从AI Gallery订阅模型

    中,而云服务订阅模型管理在“AI应用>云服务订阅AI应用”页面中。 模型来源不同。我的订阅,模型来源于AI Gallery;云服务订阅模型模型来源于其他AI服务开发的模型。 我的订阅模型列表 在ModelArts的“AI应用>我的订阅”页面中,罗列了从AI Gallery订阅的所有模型。

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  • 背景信息

    背景信息 AI Gallery的Transformers库支持部分开源的模型结构框架,并对昇腾系列显卡进行了训练/推理性能优化,可以做到开箱即用。如果你有自己从头进行预训练模型AI Gallery也支持使用SDK构建自定义模型接入AI Gallery。 Transformers库介绍

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  • 训练管理中使用自定义镜像介绍

    系统将会自动添加预置框架关联的超参 完全使用自定义镜像 图2 完全使用自定义镜像创建算法 训练支持的自定义镜像使用说明请参考使用自定义镜像创建训练作业。 完全使用自定义镜像场景下,指定的“conda env”启动训练方法如下: 由于训练作业运行时不是shell环境,因此无法直接使用“conda

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  • ModelArts与其他服务的关系

    中。 训练模型 训练作业使用的数据集存储在OBS中。 训练作业的运行脚本存储在OBS中。 训练作业输出的模型存储在指定的OBS中。 训练作业的过程日志存储在指定的OBS中。 AI应用管理 训练作业结束后,其生成的模型存储在OBS中,创建AI应用时,从OBS中导入已有的模型文件。 部署上线

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  • 与其他服务的关系

    中。 训练模型 训练作业使用的数据集存储在OBS中。 训练作业的运行脚本存储在OBS中。 训练作业输出的模型存储在指定的OBS中。 训练作业的过程日志存储在指定的OBS中。 AI应用管理 训练作业结束后,其生成的模型存储在OBS中,创建AI应用时,从OBS中导入已有的模型文件。 部署上线

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  • 查询训练作业下的成功模型

    查询训练作业下的成功模型 功能介绍 查询训练作业下的成功模型 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-job-instances 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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  • 创建自定义事件模型

    创建自定义事件模型 事件模型(Schema)用于定义事件的结构。事件网格支持的事件模型如下: 云服务事件模型:事件网格为华为云服务事件源产生的事件提供Schema。每个华为云服务事件源的事件类型对应一个云服务事件模型自定义事件模型:针对发送到自定义通道的事件,您可以自定义Sc

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  • 编辑自定义事件模型

    单击待编辑自定义事件模型后的“编辑”,弹出“编辑自定义事件模型”对话框。 单击待编辑自定义事件模型的标识,进入自定义事件模型详情页。单击“编辑”,弹出“编辑自定义事件模型”对话框。 根据实际需求,修改自定义事件模型的描述信息、版本兼容方法和版本内容,单击“确定”。 父主题: 自定义事件模型

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  • 删除自定义事件模型

    删除自定义事件模型 本章节指导您在控制台里删除自定义事件模型。 操作步骤 登录事件网格控制台。 在左侧导航栏选择“事件模型”,进入“事件模型”页面。 在“自定义事件模型”页签中,通过以下任意一种方式删除自定义事件模型。 单击待删除自定义事件模型后的“删除”,弹出“删除事件模型”对话框。

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  • 镜像管理

    使用的AI引擎是ModelArts不支持的框架。您可以制作自定义镜像,并上传至SWR服务。您可以在ModelArts使用此自定义镜像创建训练作业,使用ModelArts提供的资源训练模型。 使用自定义镜像创建AI应用 如果您使用了ModelArts不支持的AI引擎开发模型,也可通

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  • 更新自定义事件模型

    更新自定义事件模型 功能介绍 更新自定义事件模型定义 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI PUT /v1/{project_id}/schemas/{schema_id}

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  • 工业感知AI模型库

    工业感知AI模型库 工业AI感知库的建设目标是利用3C电子检测设备的运行所累积的资料,建立人工智能智能模型库,利用人工智能模型训练,不断地进行迭代,最后将其应用到3C的电子测试中,以提高整个3C相关产品的测试性能。 工业AI感知库采用了标准的体系结构,实现了多模式的串行整合,并实现了云计算的迅速发行。

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  • 创建模型训练服务项目

    创建模型训练服务项目 创建项目用于创建项目空间,并创建JupyterLab环境容器。 在模型训练服务首页,单击“KPI异常检测”模板中的“使用模板创建”,如图1所示。 图1 创建项目 按照界面提示,配置“创建项目”对话框参数。 单击“创建”,完成模型训练服务项目的创建。 在模型训练服务首页,项目新增完成,如图2所示。

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  • 创建自定义事件模型

    创建自定义事件模型 功能介绍 创建自定义事件模型 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/{project_id}/schemas 表1 路径参数

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  • 训练模型时引用依赖包,如何创建训练作业?

    训练模型时引用依赖包,如何创建训练作业? ModelArts支持训练模型过程中安装第三方依赖包。在训练代码目录下放置“pip-requirements.txt”文件后,在训练启动文件被执行前系统会执行如下命令,以安装用户指定的Python Packages。 pip install

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