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true, "auth_type" : "APIG", "api_name" : "app_test", "api_url" : "https://d566c7efafe04a26a83d3a8475602ee3.apig.xxxxxx.com/v1/infers/4
法满足需求，否则不推荐使用。 使用自定义镜像创建训练作业 AI应用管理 ModelArts提供了统一的AI应用管理能力，将训练作业中得到的模型、本地开发的模型部署为AI应用，并进行统一管理。 同时，为方便能够将模型部署在不同的设备上，ModelArts还提供了模型转换能力，转换后的模型可应用于Ascend类型。
物体检测：用于训练的图片，至少有1种以上的分类（即1种以上的标签），每种分类的图片数不少于5张。 预测分析：由于预测分析任务的数据集不在数据管理中进行统一管理，即使数据不满足要求，不在此环节出现故障信息。 声音分类：用于训练的音频，至少有2种以上的分类（即2种以上的标签），每种分类的音频数不少于5个。
7.0.1.1 NPU MindSpore 2.3.0（推荐） 2.2.12 2.2.10 NPU PyTorch 2.1.0（推荐） 预置统一镜像 pytorch_2.1.0-cann_8.0.rc2-py_3.9-euler_2.10.7-aarch64-snt9b mindspore_2
个或多个功能。 支持本地IDE+ModelArts 插件远程开发能力，线上线下协同开发，开发训练一体化架构，支持大模型分布式部署及推理。 统一管理AI开发全流程，提升开发效率，记录模型构建实验全流程。 多场景部署，灵活满足业务需求 支持云端/边端部署等多种生产环境。 支持在线推理、批量推理、边缘推理多形态部署。
充，降低仅decode组batch的成本。 其优势主要包括： 提升效率：通过合理组合长短prompt，保持模型高吞吐量运行。 增强一致性：统一前向传递大小，降低延迟波动，使生成频率更稳定。 降低时延：通过平衡prefill和decode的计算利用率，降低请求P90_ttft（time
求200g及以上。 修改目录权限，上传代码和数据到宿主机时使用的是root用户，如用ma-user用户训练，此处需要执行如下命令统一文件权限。 #统一文件权限 chmod -R 777 ${work_dir} # ${work_dir}:/home/ma-user/ws 宿主机代码和数据目录
求200g及以上。 修改目录权限，上传代码和数据到宿主机时使用的是root用户，如用ma-user用户训练，此处需要执行如下命令统一文件权限。 #统一文件权限 chmod -R 777 ${work_dir} # ${work_dir}:/home/ma-user/ws 宿主机代码和数据目录
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"ANY", "predict_url" : "https://b86b2d069324491fbd66940e4533b45c.apig.xxxxxx.com/v1/infers/ae20fc9f-b37c-48c2-8ebc-3f3a638c9f48", "support_app_code"
import workflow as wf # 定义统一存储对象管理输出目录 output_storage = wf.data.OutputStorage(name="output_storage", description="输出目录统一配置", default="**") # 数据集对象
求200g及以上。 修改目录权限，上传代码和数据到宿主机时使用的是root用户，如用ma-user用户训练，此处需要执行如下命令统一文件权限。 #统一文件权限 chmod -R 777 ${work_dir} # ${work_dir}:/home/ma-user/ws 宿主机代码和数据目录
-it ${container_name} bash 上传代码和数据到宿主机时使用的是root用户，此处需要执行如下命令统一文件属主为ma-user用户。 #统一文件属主为ma-user用户 sudo chown -R ma-user:ma-group ${container_work_dir}
/home/ma-user/ws/llm_train/AscendFactory/saved_dir_for_output/ 该路径下统一保存生成的 CKPT、PLOG、LOG 文件。示例中，默认统一保存在“saved_dir_for_output”文件夹下。若用户需要修改，可添加并自定义该变量。 CKPT_SAVE_PATH
-it ${container_name} bash 上传代码和数据到宿主机时使用的是root用户，此处需要执行如下命令统一文件属主为ma-user用户。 #统一文件属主为ma-user用户 sudo chown -R ma-user:ma-group ${container_work_dir}
出的模块化库。Diffusers的这种设计原则的好处是代码简单易用、对代码贡献者友好。然而，这种反软件结构化的设计也有明显的缺点。由于缺乏统一的模块化库，对于昇腾适配而言变得更加复杂，必须针对每个不同业务的Pipeline进行单独适配。 本文以Stable Diffusion v1
-it ${container_name} bash 上传代码和数据到宿主机时使用的是root用户，此处需要执行如下命令统一文件属主为ma-user用户。 #统一文件属主为ma-user用户 sudo chown -R ma-user:ma-group ${container_work_dir}
Gallery订阅算法创建训练作业，使训练作业的创建更灵活、易用 提供实验管理能力，用户通常需要调整数据集、调整超参等进行多轮作业从而选择最理想的作业，模型训练支持统一管理多个训练作业，方便用户选择最优的模型 提供训练作业的事件信息（训练作业生命周期中的关键事件点）、训练日志（训练作业运行过程和异常信息）
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