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确认服务的部署区域,获取项目名称和ID、获取帐号名和ID和获取用户名和ID。 操作步骤 调用认证鉴权接口获取用户的Token。 请求消息体: URI格式:POST https://{iam_endpoint}/v3/auth/tokens 请求消息头:Content-Type →application/json
F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均,用于评价模型的好坏,当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次,每次训练会注册一个新的AI应用版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”,下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后,再执行模型部署的操作。
配置正确的Region、Projects、Endpoint信息。 例如:Endpoint配置不正确也会导致认证失败。 错误示例:Endpoint参数前面带了https,正确的配置中不需要有https。 图1 配置ToolKit 二、未配置hosts文件或者hosts文件信息配置不正确 在本地PC的hosts文件中配置域名和IP地址的对应关系。
问通道、不同的传输协议)。 图1 认证方式、访问通道、传输协议 当前ModelArts支持访问在线服务的认证方式有以下方式(案例中均以HTTPS请求为例): Token认证:Token具有时效性,有效期为24小时,需要使用同一个Token鉴权时,可以缓存起来,避免频繁调用。 AK
在左上角的服务列表中,选择ModelArts服务,进入ModelArts管理控制台。 在ModelArts管理控制台,可正常创建Notebook、训练作业、注册镜像。 验证SFS权限。 在左上角的服务列表中,选择SFS服务,进入SFS管理控制台。 在SFS管理控制台,在SFS Turo中单击右上角
--calib-data:数据集路径,推荐使用:https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup,注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网:https://docs.vllm.ai/en/
说明请参见表1。 不同类型标签列数据产生的评估结果说明请参见评估结果说明。 图1 模型评估报告 同一个自动学习项目可以训练多次,每次训练会注册一个新的AI应用一个版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”,下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后,再执行模型部署的操作。
name="model_registration", # 模型注册节点的名称,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="模型注册", # 标题信息 inputs=wf
tar.gz https://update.code.visualstudio.com/commit:${commitID}/server-linux-arm64/stable x86版本,下载vscode-server-linux-x64.tar.gz https://update
源上没有git-lfs包,所以需要从压缩包中解压使用,在浏览器中输入如下地址下载git-lfs压缩包并上传到服务器的/home目录。 https://github.com/git-lfs/git-lfs/releases/download/v3.2.0/git-lfs-linux-arm64-v3
所在的客户端实现对Notebook的访问。 dev_service String 支持的服务,枚举值如下: NOTEBOOK:可以通过https协议访问Notebook SSH:可以通过SSH协议远程连接Notebook AI_FLOW MA_STUDIO TENSOR_BOARD
所在的客户端实现对Notebook的访问。 dev_service String 支持的服务,枚举值如下: NOTEBOOK:可以通过https协议访问Notebook SSH:可以通过SSH协议远程连接Notebook AI_FLOW MA_STUDIO TENSOR_BOARD
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--calib-data:数据集路径,推荐使用:https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup,注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网:https://docs.vllm.ai/en/
所在的客户端实现对Notebook的访问。 dev_service String 支持的服务,枚举值如下: NOTEBOOK:可以通过https协议访问Notebook SSH:可以通过SSH协议远程连接Notebook AI_FLOW MA_STUDIO TENSOR_BOARD
查询镜像组列表 GET /v1/{project_id}/images/group modelarts:image:listGroup - √ √ 注册自定义镜像 POST /v1/{project_id}/images modelarts:image:register - √ √ 删除自定义镜像
cp命令复制到容器中/home/ma-user目录下,如下图所示。 在线下载地址: https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/tree/main https://huggingface.co/stabilityai/s
在“资产版本”填写新的版本号。 阅读并同意《华为云AI Gallery数字内容发布协议》和《华为云AI Gallery服务协议》。 单击“发布”。 发布使用容器镜像导入的资产时,后台会进行资产安全扫描,如果扫描发现资产有问题,则资产发布失败并邮件通知发布者。 编辑资产详情 资产发布成功后,发布者可以进入详
下载地址:https://huggingface.co/benjamin-paine/stable-diffusion-v1-5/tree/main (需登录) 下载stable-diffusion-xl-base-1.0模型包并上传到宿主机上,官网下载地址:https://huggingface
pretrained目录需手动创建。 https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL2-8B/tree/main https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL2-26B/tree/main https://huggingface