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model：模型启动模式，可选vllm，openai或hf，hf代表huggingface。 tasks：评测数据集任务，比如openllm。 batch_size：输入的batch_size大小，不影响精度，只影响得到结果速度，默认使用auto，代表自动选择batch大小。 output_path：结果保存路径。
通过OBS中转路径上传 仅第一次单击“OBS中转”需要提供OBS中转路径，以后默认使用该路径直接上传，可以通过上传文件窗口左下角的设置按钮更新OBS中转路径。如图10所示。 方式一：在输入框中直接输入有效的OBS中转路径，然后单击“确定”完成。 图7 输入有效的OBS中转路径 方式二：打开OBS
cluster_name 否 String MRS集群名称。可登录MRS控制台查看。 database_name 否 String 导入表格数据集，数据库名字。 input 否 String 表格数据集，HDFS路径。例如/datasets/demo。 ip 否 String 用
当创建算法的参数配置完成后，单击“提交”，返回算法管理列表。 在“我的算法”列表，单击算法名称进入详情页，可以查看算法详细信息。 选择“基本信息”页签可以查看算法信息。 “基本信息”页签，单击“编辑”，支持修改除名称和ID之外的算法信息。修改完成，单击“保存”即可完成修改。 选择“训练列表”页签可以查看使用该算法
model：模型启动模式，可选vllm，openai或hf，hf代表huggingface。 tasks：评测数据集任务，比如openllm。 batch_size：输入的batch_size大小，不影响精度，只影响得到结果速度，默认使用auto，代表自动选择batch大小。 output_path：结果保存路径。
ModelArts使用云监控服务（Cloud Eye Service， 简称CES）监控在线服务和对应模型负载，执行自动实时监控、告警和通知操作。CES的更多信息请参见《云监控服务用户指南》。 与云审计的关系 ModelArts使用云审计服务（Cloud Trace Service，
ModelArts使用云监控服务（Cloud Eye Service， 简称CES）监控在线服务和对应模型负载，执行自动实时监控、告警和通知操作。CES的更多信息请参见《云监控服务用户指南》。 与云审计的关系 ModelArts使用云审计服务（Cloud Trace Service，
Gallery会将资产保存在AI Gallery官方的SWR仓库内。 对于用户提供的一些个人信息，AI Gallery会保存在数据库中。个人信息中的敏感信息，如手机，邮箱等，AI Gallery会在数据库中做加密处理。 AI Gallery的更多介绍请参见《AI Gallery》。 父主题： 安全
登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“模型部署 > 在线服务”，默认进入“在线服务”列表。 在“在线服务”列表中，单击左上角“部署”，进入“部署”页面。 在“部署”页面，填写在线服务相关参数。 填写基本信息，详细参数说明请参见表1。 表1 基本信息参数说明 参数名称 说明 “名称” 在线服务的名称，请按照界面提示规则填写。
batch中不同部分的数据。 网络中相邻参数分桶，一般为神经网络模型中需要进行参数更新的每一层网络。 每个进程前向传播并各自计算梯度。 模型某一层的参数得到梯度后会马上进行通讯并进行梯度平均。 各GPU更新模型参数。 具体流程图如下： 图1 多机多卡数据并行训练 代码改造点 引入多进程启动机制：初始化进程
式接口，请求体中可以添加可选参数"return_latency"，默认为false，如果指定该参数为true，则会在相应请求的返回体中返回字段"latency"，返回内容如下： prefill_latency（首token时延）：请求从到达服务开始到生成首token的耗时 mod
管理模型训练作业 查看训练作业详情 查看训练作业资源占用情况 查看模型评估结果 查看训练作业事件 查看训练作业日志 修改训练作业优先级 使用Cloud Shell调试生产训练作业 重建、停止或删除训练作业 管理训练容器环境变量 查看训练作业标签 父主题： 使用ModelArts Standard训练模型
一些Function Calling的使用场景： 表1 Function Calling使用场景说明 使用场景 说明 增强能力 大模型通过Function Calling可以调用外部工具或服务，例如实时数据检索、文件处理、数据库查询等，从而扩展其能力。 实时数据访问 由于大模型通
流式接口，请求体中可以添加可选参数"return_latency"，默认为false，若指定该参数为true，则会在相应请求的返回体中返回字段"latency"，返回内容如下： prefill_latency（首token时延）：请求从到达服务开始到生成首token的耗时 mod
检测”、“文本分类”、“命名实体”、“文本三元组”、“语音分割”类型的数据集。 不同类型数据集支持的功能列表 其中，不同类型的数据集，支持不同的功能，详细信息请参见表1。 表1 不同类型数据集支持的功能 数据集类型 标注类型 人工标注 智能标注 团队标注 图片 图像分类 支持 支持
在标注作业列表中，选择“物体检测”或“图像分类”类型的标注作业，单击操作列的“智能标注”启动智能标注作业。 在弹出的“启动智能标注”对话框中，选择智能标注类型，可选“主动学习”或者“预标注”，详见表1和表2。 表1 主动学习 参数 说明 智能标注类型 “主动学习”。“主动学习”表示系统
cn/anaconda/cloud\n msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud\n bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud\n menpo:
群性能分析，助力开发者天级完成性能调优。 MindStudio-Insight提供时间线视图、内存、算子耗时、通信瓶颈分析等功能，借助于数据库支持超大性能数据处理，可以支持20GB的集群性能文件分析，并且能够支持大模型场景下的性能调优，相比于Chrometrace、tensorboard等工具提供了更优的功能和性能。
填写ascend_vllm文件夹绝对路径。 高阶配置（可选）。 词表切分。 在分布式场景下，默认不使用词表切分能提升推理性能，同时也会增加单卡的显存占用。不建议开启词表并行，如确需使用词表切分，配置以下环境变量： export USE_VOCAB_PARALLEL=1 #打开词表切分开关 unset USE_VOCAB_PARALLEL
用于模型训练。 请参考以下指导在ModelArts Standard上训练模型。 图2 ModelArts Standard模型训练流程 表1 Standard模型训练流程 操作任务 子任务 说明 准备工作 准备训练代码 模型训练必备要素包括训练代码、训练框架、训练数据。 训练代
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