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--distributed-executor-backend：多卡推理启动后端，可选值为"ray"或者"mp"，其中"ray"表示使用ray进行启动多卡推理，"mp"表示使用python多进程进行启动多卡推理。默认使用"mp"后端启动多卡推理。 --enforce-eager：未设置INFE
文件的默认启动方式如下： 每个训练作业的启动文件的运行次数取决于任务卡数，即在训练作业运行时，有N个任务卡数训练作业内就会运行N次启动文件。例如，单机1卡，则worker-0任务的启动文件会被运行1次；单机8卡，则worker-0任务的启动文件会被运行8次。因此需要避免在启动文件中进行端口监听。
false：数据集不包含团队标注任务 feature_supports Array of strings 数据集支持的特性列表。当前只支持特性值“0”，表示限制OBS文件大小。 import_data Boolean 是否导入数据。可选值如下： true：导入数据 false：不导入数据 import_task_id
方监控系统获取ModelArts采集到的指标数据。 本章节主要介绍如何通过Prometheus查看Lite Cluster监控指标。 约束限制 需要在ModelArts Lite Cluster资源池详情页的配置管理页面中先打开“监控”开关。 开通此功能后，兼容Prometheus指标格式的第三方组件可通过API
/cache”目录的大小 在Notebook中，如何使用昇腾多卡进行调试？ 更多 模型部署 导入模型时，模型配置文件中的安装包依赖参数如何编写？ 使用自定义镜像创建在线服务，如何修改默认端口？ 服务预测请求体大小限制是多少？ 更多 技术专题 技术、观点、课程专题呈现 ModelArts
SDK，安装后可直接调用ModelArts SDK轻松管理数据集、创建ModelArts训练作业及创建AI应用，并将其部署为在线服务。 ModelArts SDK使用限制 本地ModelArts SDK不支持进行训练作业调测、模型调试和在开发环境中部署本地服务进行调试，当前仅支持在开发环境Notebook中调试。
理）分别实例化部署在不同的推理卡资源上同时进行推理，用于提高资源利用效率。 PD分离结合Prefill阶段的计算密集型特性，以及Decode阶段的访存密集型特性，通过调节PD节点数量配比来提升Decode节点的batch size来充分发挥NPU卡的算力，进而提升集群整体吞吐。
经济成本。 增量训练特别适用于以下情况： 数据流更新：在实际应用中，数据可能会持续更新，增量训练允许模型适应新的数据而不必重新训练。 资源限制：如果重新训练一个大型模型成本过高，增量训练可以是一个更经济的选择。 避免灾难性遗忘：在传统训练中，新数据可能会覆盖旧数据的知识，导致模型
name="training_job", # 训练节点的名称，命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线（_）、中划线（-），并且只能以英文字母开头，长度限制为64字符)，一个Workflow里的两个step名称不能重复 title="图像分类训练", # 标题信息，不填默认使用name
自定义脚本代码示例 从OBS中导入模型文件创建模型时，模型文件包需符合ModelArts的模型包规范，推理代码和配置文件也需遵循ModelArts的要求。 本章节提供针对常用AI引擎的自定义脚本代码示例（包含推理代码示例）。模型推理代码编写的通用方法及说明请见模型推理代码编写说明。
获取智能任务的信息 功能介绍 获取智能任务的详细信息，支持查询“智能标注”和“自动分组”两大类智能任务。可通过指定路径参数“task_id”来查询某个具体任务的详情。 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
的数据，提供更精准的结果。 综上所述，多模态不仅仅是简单的特征融合，而是涵盖了广泛的理论基础及实践应用。这里的多模态是指多模态理解。 约束限制 机器以及最大卡数见各模型支持的最小卡数和最大序列。 启动多模态推理服务 当前支持Llava(llava-1.5系列模型)、llava-next(llava-v1
启动智能任务 功能介绍 启动智能任务，支持启动“智能标注”和“自动分组”两大类智能任务。可通过指定请求体中的“task_type”参数来启动某类任务。数据路径或工作路径位于KMS加密桶的数据集，不支持启动主动学习和自动分组任务，支持预标注任务。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的
分页查询智能任务列表 功能介绍 分页查询智能任务列表，包括“智能标注”和“自动分组”两大类智能任务。可通过指定“type”参数来单独查询某类任务的列表。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。
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