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推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0.6.3版本。 支持FP16和BF16数据类型推理。 Lite k8s Cluster驱动版本推荐为23.0.6。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3。 资源规格要求 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Lite
训练启动文件，所选启动文件必须是当前PyCharm训练工程中的文件。当“Algorithm source”选“Frequently-used”时，显示此参数。 Code Directory 训练代码目录，系统会自动填写为训练启动文件所在的目录，用户可根据需要修改，所选目录必须是当前工程中的目录且包含启动文件。
本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.911版本，请参考软件配套版本获取配套版本的软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0.6.3版本。 仅支持FP16和BF16数据类型推理。 本案例仅支持在专属资源池上运行。 专属资源池驱动版本要求23
本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.910版本，请参考软件配套版本获取配套版本的软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0.6.0版本。 仅支持FP16和BF16数据类型推理。 本案例仅支持在专属资源池上运行。 专属资源池驱动版本要求23
其中，“角色”支持“Labeler”、“Reviewer”和“Team Manager”，“Team Manager”只能设置为一个人。 需要注意的是：目前不支持从标注任务中删除labeler。labeler的标注必须通过审核后，才能同步到最终结果，不支持单独分离操作。 图1 当前账号添加成员
“~/ascend/log/plog/plog-{pid}_{timestamp}.log” 其中，pid是HOST侧用户进程号。 样例：plog-166_20220718191843620.log proc log proc log是单卡训练日志重定向文件，方便用户快速定位对应计算节点的日志。使用自定义镜像训练的作业不涉及proc
动态shape 在某些推理场景中，模型输入的shape可能是不固定的，因此需要支持用户指定模型的动态shape，并能够在推理中接收多种shape的输入。在CPU上进行模型转换时无需考虑动态shape问题，因为CPU算子支持动态shape；而在Ascend场景上，算子需要指定具体的
器，重新安装操作系统。 安装nerdctl工具。nerdctl是containerd的一个客户端命令行工具，使用方式和docker命令基本一致，可用于后续镜像构建步骤中。 # 下载 nerdctl 工具，注意使用的是1.7.6 arm64版本 wget https://github
/apps/{app_id}/auth-apis 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 app_id 是 String APP编号。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型
数据去重算子（SimDeduplication算子） 可以依据用户设置的相似程度阈值完成图像去重处理。图像去重是图像数据处理常见的数据处理方法。图像重复指图像内容完全一样，或者有少量的尺度、位移、色彩、亮度变化，或者是添加了少量其他内容等。 图4 SimDeduplication效果图 表1 高级参数说明
注音频修改或删除标签进行重新标注。音频标注涉及到的标注标签和声音内容只支持中文和英文，不支持小语种。 声音分类是对声音进行分类。语音内容是对语音内容进行标注。语音分割是对语音进行分段标注。 开始标注 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“数据准备> 数据标注”，进入“数据标注”管理页面。
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据集 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令
lowers”、“roses”等。标注完成后，图片将存储至“已标注”页签下。 图片标注不支持多标签，即一张图片不可以添加多个标签。 标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线或下划线组成。 当图片目录中所有图片都完成标注后，您可以在“已标注”页签下查看已完成标注的图片，或者通过右侧
业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态）。即便模型训
业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态）。即便模型训
业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态）。即便模型训
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业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态）。即便模型训
径。 “输出路径”：表示新数据集的输出路径，即新数据集在完成标注后输出的路径。“输出路径”不能与“保存路径”为同一路径，且“输出路径”不能是“保存路径”的子目录。 图1 导出新数据集 数据导出成功后，您可以前往您设置的保存路径，查看到存储的数据。当导出方式选择为新数据集时，在导出
a-annotations/labels 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选
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