发布于42个月以前
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本文档是ModelArts AI Gallery算法 阅读理解-AoA Reader(以下简称为本算法)的详细使用方法。
本算法使用CBTest-CN数据集中的train,valid,test集,使用train集训练,在valid集上达到accuracy=72.15,test集上达到accuracy=70.08的准确率。
1. 准备数据集
本算法支持的数据集为CBTest-CN数据集。
该数据集建立在孩子们的书籍故事之上,从书中故事挑选连续的20句话作为document,第21句话作为query,从中挖去一个动词或者名词作为要预测的对象,其中给出10个候选词。
1.1 下载数据集
点此链接下载数据集,为.tgz格式的压缩包
数据集解压后目录如下:
└─data
├─stats
├─BOOK_SPLIT.txt
├─LICENSE.txt
└─README.txt
1.2 安装OBS Browser+并上传数据集
ModelArts使用对象存储服务(OBS)来存储数据,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。OBS Browser+是一款用于访问和管理对象存储服务(Object Storage Service,OBS)的图形化工具,支持完善的桶管理和对象管理操作。OBS Browser+的图形化界面可以非常方便地让用户在本地对OBS进行管理,例如:创建桶、上传下载文件、浏览文件等。
具体操作步骤如下:
(1)点此下载OBS Browser+,下载完成后解压缩,双击exe进行安装,安装完成后运行;
(2)登录界面如下图所示,需要您填写账号名、Access Key ID(AK)和Secret Accsee Key(SK),参考此文档,获取AK和SK,华为云上的许多产品都需要用到访问密钥,请妥善保存该密钥文件,然后参考下图填写您的华为云账号名及刚获取的AK和SK,点击登录;
(3)参考下图,点击“创建桶”,输入桶名称,注意:区域要选择华北-北京四、标准存储、私有、关闭多AZ,桶名需自定义,OBS桶名要全局唯一,如提示桶名已存在,则需要您修改为其他名称,比如本文设置桶名为paper-reproduction-01。您设置的桶名必须与此不同,如在下文的操作指导中看到paper-reproduction-01,请主动将桶名替换为您自己的桶名,下文将不再进行提示;
(4)点击桶名称,进入到桶中,点击“新建文件夹”,输入文件夹名称,如“train_input”,点击“上传”->“添加文件”-> 选择本地下载好的数据集文件中的三个cbtest-CN开头的三个文件 –> 确定,如下图所示;
(5)点击OBS Browser+左侧的“任务管理”,可查看数据上传进度。如下图所示,点击设置,在基础设置中,设置最大并发数为最大值50,可以加快数据上传速度。
2. 订阅本算法
点击本页面右上方的【订阅】按钮。然后点击页面下方的【下一步】按钮,再点击【确认付款】按钮,最后点击【确定】按钮进入我的订阅页面,可以看到刚刚订阅的算法。点击【应用控制台】超链接,选择华北-北京四区域,进入算法管理页面。
如下图所示,点击“同步”按钮,同步算法,可以点击刷新按钮,刷新状态。当状态变成就绪时,表示同步成功。
3. 创建训练作业
点击上图中的“创建训练作业”,按照下表填写训练作业参数:
参数名 | 参数值 |
算法名称 | 默认值即可,无需修改 |
数据来源 | 数据存储位置,选择obs://paper-reproduction-01/input/ |
模型输出 | 选择obs://paper-reproduction-01/output/trained_model |
load_weight | 删除改参数,如果没有已经训练好的模型参数的话;若有,将其上传至obs input文件夹 |
作业日志路径 | 选择obs://paper-reproduction-01/output/log/ |
其他模型参数保持默认值不变即可。
点击下一步,提交,训练作业的状态会经历“初始化”、“部署中”、“运行中”和“运行成功”四个状态。训练作业运行成功后,在上表中指定的“模型输出”路径下会自动生成model目录,该目录下有模型文件、ModelArts平台推理脚本(config.json、customize_service.py)和其他运行模型必备的文件
4. 模型导入
准备好模型及相关的必备文件后,您可以将生成的模型导入至ModelArts模型管理。具体操作如下:
(1)在ModelArts控制台的左侧导航栏点击“模型管理” -> “模型”,点击右侧页面中的“导入”。在导入模型页面填写名称,选择元模型来源,可以直接从训练中选择,也可以从OBS中选择。如果是从OBS中选择,则需要选择到model目录的上一级目录;例如,本次可选择的目录为obs://paper-reproduction-01/output/trained_model,如下图所示
注意:选择好元模型路径后,“AI引擎”会自动填充。如未能自动填充,请检查元模型路径是否是model目录的上一级目录,或者model目录下是否包含模型配置文件config.json。
(2)点击“立即创建”,需要一点时间来等待模型导入和构建,当模型版本状态为“正常”后,即表示模型导入成功。
5. 创建在线服务
在ModelArts上,可以将模型部署为在线服务,然后上传图片进行预测,直接在网页端观察预测结果。
部署为在线服务具体步骤如下:
(1)在ModelArts左侧导航栏中选择“部署上线 -> 在线服务”,然后点击页面中的“部署”;
(2)在部署页面填写参数,其中在“模型列表”选择要导入的模型及版本,计算节点规格需要选择GPU;(注意,尽量选择高配置,因为预测的文件有2500个样本,低配置CPU预测可能会超时)
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