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mpletions"拼接而成。部署成功后的在线服务详情页中可查看API接口公网地址。 图1 API接口公网地址 --app-code：获取方式见访问在线服务（APP认证）。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。若服务部署在Notebo
登录ModelArts管理控制台，在左侧的导航栏中选择“数据准备>数据处理”，进入“数据处理”页面。 在数据处理列表中，单击数据处理任务名称，进入数据处理任务的版本管理页面。您可以在该页面进行数据处理任务的“修改”与“删除”。 图1 数据处理版本管理页面 您可以在版本管理页面，通过切换页
--benchmark-csv：结果保存文件，如benchmark_parallel.csv。 --served-model-name： 选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。 脚本运行完成后，测试结果保存在benchmark_parallel.csv中，示例如下图所示。 图1
directory” 日志提示“UnboundLocalError: local variable 'epoch'” 使用订阅算法训练结束后没有显示模型评估结果 创建训练任务并成功运行, 但是发布到至AI Gallery时, 版本那块显示状态异常 使用python3.6-torch1
发布和管理AI Gallery数据集 托管数据集到AI Gallery 发布数据集到AI Gallery 管理AI Gallery数据集 父主题： AI Gallery（新版）
200 OK 401 Unauthorized 403 Forbidden 404 Not Found 错误码 请参见错误码。 父主题： 数据管理（旧版）
200 OK 401 Unauthorized 403 Forbidden 404 Not Found 错误码 请参见错误码。 父主题： 数据管理（旧版）
限制大小为5G，超过时无法进行导入。 处理方法 精简模型文件后，重新导入。 使用动态加载功能进行导入。 图1 使用动态加载 父主题： 模型管理
构建模型 自定义模型规范 自定义镜像规范 使用AI Gallery SDK构建自定义模型 父主题： 发布和管理AI Gallery模型
使用AOM查看Lite Cluster监控指标 使用Prometheus查看Lite Cluster监控指标 父主题： Lite Cluster资源管理
获取训练作业日志的文件名 功能介绍 获取训练作业日志的文件名。 URI GET /v1/{project_id}/training-jobs/{job_id}/versions/{version_id}/log/file-names 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选
当前提供了自动迁移工具进行GPU到昇腾适配，原理是通过monkey-patch的方式将torch下的CUDA、nccl等操作映射为NPU和hccl对应的操作。如果没有用到GPU的高阶能力，例如自定义算子、直接操作GPU显存等操作，简单场景下可以直接使用自动迁移。 图1 torch_npu工作原理示意图 NPU（Neural
删除训练作业参数 功能介绍 删除训练作业参数。 URI DELETE /v1/{project_id}/training-job-configs/{config_name} 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String
查看训练作业详情 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“模型训练 > 训练作业”，进入“训练作业”列表。 在作业列表，单击“导出”，可以将训练作业根据时间周期导出Excel表到本地。最多只支持导出前200行数据。 在“训练作业”列表中，单击作业名称，进入训练作业详情页。
被清除。 查看操作 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”。 在训练作业列表中，单击作业名称进入训练作业详情页面。 在训练作业详情页面，单击“事件”页签查看事件信息。 图1 查看事件信息 父主题： 管理模型训练作业
查找Workflow 在Workflow列表页，您可以通过搜索框，根据工作流的属性类型快速搜索过滤到相应的工作流，可节省您的时间。 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏选择“开发空间>Workflow”，进入Workflow总览页面。 在工作流列表上方的搜索框中，根据您需要的属性类型，
能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 镜像版本 本教程中用到基础
不建议把数据、代码放到容器镜像里。因为对应内容应该是经常变动的，会导致频繁的容器镜像构建操作。 不建议在容器内再创建多个conda env。因为容器已经能满足隔离需求，没有必要再通过conda env做隔离。 本教程通过打包conda env来构建环境，也可以通过pip install、conda install等方式安装conda环境的依赖。
发布和管理AI Gallery中的AI应用 发布本地AI应用到AI Gallery 将AI Gallery中的模型部署为AI应用 管理AI Gallery中的AI应用 父主题： AI Gallery（新版）
Server资源 使用CES监控Lite Server资源 使用DCGM监控Lite Server资源 父主题： Lite Server资源管理
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