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DELETE_FAILED:删除失败。 status_info String 状态描述,默认为空。该字段会补充显示状态的详细信息。如删除失败时,可通过该字段查看删除失败的原因。 grants Array of grants objects 授权用户列表。默认为空。需要与“auth_type”参数配
应用体验 ModelArts Studio大模型即服务平台提供了MaaS应用实践中心,为具体的应用场景提供一整套解决方案。 在MaaS应用实践中心查看应用解决方案
#检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y docker 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
#检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y docker 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
接而成;如果以openai接口方式启动服务,API接口公网地址与"/v1/completions"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:to
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docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
源池,可在ModelArts控制台“专属资源池 > 弹性集群 > 资源池”中,单击“创建”,选择“计费模式”为“包年/包月”,在页面左下角查看所需费用。费用指的是专属资源池根据所选配置计算的费用。 计费周期 包年/包月资源的计费周期是根据您购买的时长来确定的(以北京时间为准)。一
创建/mnt/sfs_turbo目录作为挂载目录 ,命令为:mkdir /mnt/sfs_turbo。 单击用户创建的SFS Turbo,查看基本信息图4,找到并复制挂载命令。 在ECS的终端中粘贴SFS Turbo挂载命令,完成挂载。 挂载完成后,可通过后续的步骤获取到代码和数
”、“VC_TASK_INDEX”、“MA_NUM_GPUS”为ModelArts训练容器中预置的环境变量。训练容器环境变量详细介绍可参考查看训练容器环境变量。 通过obsutils,将代码文件夹放到OBS上,然后通过OBS将代码传至SFS相应目录中。 在SFS中将代码文件Swi
JupyterLab是一个交互式的开发环境,是Jupyter Notebook的下一代产品,可以使用它编写Notebook、操作终端、编辑MarkDown文本、打开交互模式、查看csv文件及图片等功能。 父主题: Standard功能介绍
#检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y docker 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
升级为WebSocket:打开开关 图2 升级为WebSocket 单击“下一步”,确认配置后“提交”,完成在线服务的部署。返回在线服务列表页,查看服务状态变为“运行中”,表示服务部署成功。 WebSocket在线服务调用 WebSocket协议本身不提供额外的认证方式。不管自定义镜像
C-6.3.910-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳,以包名发布的实际时间为准。 获取路径:Support-E,在此路径中查找下载ModelArts 6.3.910 版本。 说明: 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息,说明您没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。
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准备训练模型适用的容器镜像。 训练 启动训练 介绍各个训练阶段:指令微调、PPO强化训练、RM奖励模型、DPO偏好训练使用全参/lora训练策略进行训练任务、性能查看。 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.909)