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Standard创建模型部署在线服务 背景说明 目前大模型的参数量已经达到千亿甚至万亿，随之大模型的体积也越来越大。千亿参数大模型的体积超过200G，在版本管理、生产部署上对平台系统产生了新的要求。例如：导入模型时，需要支持动态调整租户存储配额；模型加载、启动慢，部署时需要灵活的超时配置；当负载异常重启，模型
度失败”的信息时，可根据具体事件信息确定具体问题原因。具体参考链接为工作负载状态异常定位方法。 通过以下命令打印Pod日志信息。 kubectl describe pod ${pod_name} volcano资源调度失败 当volcano的资源出现争抢时，会出现下图中的问题。 解决方法：
成本。 MaaS提供灵活的模型开发能力，同时基于昇腾云的算力底座能力，提供了若干保障客户商业应用的关键能力。 保障客户系统应用大模型的成本效率，按需收费，按需扩缩的灵活成本效益资源配置方案，有效避免了资源闲置与浪费，降低了进入AI领域的门槛。 架构强调高可用性，多数据中心部署确保
max_model_len。 解决方法：修改config.json文件中的"seq_length"的值，"seq_length"需要大于等于 --max-model-len的值。config.json存在模型对应的路径下，例如：/data/nfs/benchmark/tokenize
ModelArts提供多版本支持和灵活的流量策略，您可以通过使用灰度发布，实现模型版本的平滑过渡升级。修改服务部署新版本模型或者切换模型版本时，原服务预测API不会变化。 调整模型版本的操作可以参考如下的步骤。 前提条件 已存在部署完成的服务。 已完成模型调整，创建模型。 操作步骤
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在ModelArts中进行团队标注时，为什么团队成员收不到邮件？ 团队标注时，成员收不到邮件的可能原因如下： 当数据集中的所有数据已完成标注，即“未标注”数据为空时，创建的团队标注任务，因为没有数据需要标注，不会给团队成员发送标注邮件。在发起团队标注任务时，请确保数据集中存在“未标注”数据。
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本文介绍了ModelArts各特性版本的功能发布和对应的文档动态，新特性将在各个区域（Region）陆续发布，欢迎体验。 2023年8月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 Notebook连接大数据服务特性 介绍如何将ModelArts Notebook开发环境与华为云大数据服务DLI中的Spar
数据。 pages Integer 总的页数。 size Integer 每一页的数量。 total Long 总的记录数量。 表4 ImageGroup 参数 参数类型 描述 name String 镜像名称。 create_at Long 镜像创建的时间，UTC毫秒。 namespace
1024]，单位可选为“B”、“KB”、“MB”、“GB”“TB”。测试使用的最大数据须大于开始测试使用的最小数据。 开始测试使用的最小数据：取值范围[1, 1024]，单位可选为“B”、“KB”、“MB”、“GB”“TB”。 日志上传路径：AI诊断日志上传路径。 数据增加方式：当前支持乘法方式。
Workforce objects 分页查询到的标注团队列表。 表4 Workforce 参数 参数类型 描述 create_time Long 标注团队的创建时间。 description String 标注团队的描述。 update_time Long 标注团队的更新时间。 worker_count
Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。 ModelArts自
自定义镜像的API接口功能，无误后将自定义镜像上传至SWR服务。 将自定义镜像创建为模型：将上传至SWR服务的镜像导入ModelArts的模型。 将模型部署为在线服务：将导入的模型部署上线。 本地构建镜像 以linux x86_x64架构的主机为例，您可以购买相同规格的ECS或者
例调度失败”的信息时，可根据具体事件信息确定具体问题原因。 图1 pod状态pending 通过以下命令打印Pod日志信息。 kubectl describe pod ${pod_name} volcano资源调度失败 当volcano的资源出现争抢时，会出现下图中的问题。 图2
如何判断训练作业资源利用率高低 在模型训练的训练作业列表页可以查看作业资源利用率情况。当作业worker-0实例的GPU/NPU的平均利用率低于50%时，在训练作业列表中会进行告警提示。 图2 作业列表显示作业资源利用率情况 此处的作业资源利用率只涉及GPU和NPU资源。作业worker-0实例的GPU/NP
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