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gz 也可以从HuggingFace官网下载到本地后，通过docker 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
Integer 模型部署的实例数，即计算节点的个数。 model_id 否 String 模型ID。 specification 否 String 在线服务的资源规格。详见部署服务 weight 否 Integer 权重百分比，分配到此模型的流量权重；仅当infer_type为real-t
06:00完成了数据校验，10:06:00-11:12:00完成了图像分类，11:30:00完成了服务部署，并在12:00:00停止运行在线服务。同时，使用公共资源池运行实例，模型训练时选择资源池规格为CPU: 8 核 32GB、计算节点个数为1个（单价：3.40 元/小时）；服务部署时选择资源池规格为CPU:
3-cudnn8-ubuntu18.04:v1 . 调试镜像 建议把调试过程中的修改点通过Dockerfile固化到容器构建正式流程，并重新测试。 确认对应的脚本、代码、流程在linux服务器上运行正常。 如果在linux服务器上运行就有问题，那么先调通以后再做容器镜像。 确认打入
步骤二 权重格式离线转换（可选） 在GPU上AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，在线转换会增加启动时间，可以提前对权重进行转换以减少启动时间，转换步骤如下： 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本：
Step2 权重格式离线转换（可选） AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，在线转换会增加启动时间，可以提前对权重进行转换以减少启动时间，转换步骤如下： 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本：
dataset：数据集 obs：OBS swr：SWR model_list：AI应用列表 label_task：标注任务 service：在线服务 conditions 否 Array of Constraint objects 数据约束条件。 value 否 Map<String
dataset：数据集 obs：OBS swr：SWR model_list：AI应用列表 label_task：标注任务 service：在线服务 conditions 否 Array of Constraint objects 数据约束条件。 value 否 Map<String
选择Diffusion model，可以选择flux1-dev.safetensors或者flux1-schnell.safetensors，分别进行测试，如下图。 图9 选择flux1-dev.safetensors 图10 选择 flux1-schnell.safetensors 选择c
异常的详细原因、服务被启动、停止、更新的时间点等。 事件保存周期为1个月，1个月后自动清理数据。 查看服务的事件类型和事件信息，请参见查看在线服务的事件 日志 展示当前服务下每个模型的日志信息。包含最近5分钟、最近30分钟、最近1小时和自定义时间段。 自定义时间段您可以选择开始时间和结束时间。
myhuaweicloud.com/pypi/web/simple --trusted-host mirrors.myhuaweicloud.com 修改测试代码，注释掉以下文件的断言所在行。 vim /workspace/Megatron-DeepSpeed/megatron/model/fused_softmax
针对机器学习类模型，仅支持“application/json” data 在线服务-非必选 批量服务-必选 String 请求体以json schema描述。参数说明请参考官方指导。 表5 response结构说明 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-type 在线服务-非必选 批量服务-必选 String
└── videos.txt 可以从这里下载Wild-Heart/Disney-VideoGeneration-Dataset视频微调数据集作为测试微调。 LoRA微调 需要在整个训练过程中更新模型参数，请在CogVideo/finetune/finetune_single_rank.sh脚本中指定正确的参数，如下所示：
越大，生成文本的多样性就越高。 1 top_k 选择在模型的输出结果中选择概率最高的前K个结果。 20 在对话框中输入问题，查看返回结果，在线体验对话问答。 图8 体验模型服务 后续操作 如果不再需要使用此模型服务，建议清除相关资源，避免产生不必要的费用。 在MaaS服务的“模型
配置ModelArts基本使用权限 给子账号配置开发环境基本使用权限 给子账号配置训练作业基本使用权限 给子账号配置部署上线基本使用权限 管理员和开发者权限分离 使用Cloud Shell登录训练容器 限制用户使用公共资源池 委托授权ModelArts云服务使用SFS Turbo 给子账号配置文件夹级的SFS Turbo访问权限
dataset：数据集 obs：OBS swr：SWR model_list：AI应用列表 label_task：标注任务 service：在线服务 conditions 否 Array of Constraint objects 数据约束条件。 value 否 Map<String
<filename>image_0006.jpg</filename> <source> <database>Unknown</database> </source> <size> <width>230</width>
异常。 图像分类：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。 模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署：将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的属性类型（项目名称）快速搜索过滤到相应的工作流，可节省您的时间。
0：普通集群 1：安全集群 cluster_name String MRS集群名称。可登录MRS控制台查看。 database_name String 导入表格数据集，数据库名字。 input String 表格数据集，HDFS路径。例如/datasets/demo。 ip String
Job>Stop”，或者直接在网页端单击终止。 图30 终止训练作业 步骤5：清除相应资源 为避免产生不必要的费用，在完成试用后，建议您删除相关资源，如在线服务、训练作业及其OBS目录。 停止Notebook：在“Notebook”页面，单击对应实例操作列的“停止”。 在PyCharm菜单栏中，选择“ModelArts
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