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Lite Server资源配置 Lite Server资源配置流程 配置Lite Server网络 配置Lite Server存储 配置Lite Server软件环境
ModelArts支持对接标签管理服务TMS,在ModelArts中创建资源消耗性任务时,可以为这些任务配置标签,通过标签实现资源的多维分组管理。 ModelArts支持配置标签的任务有:创建训练作业任务、创建Notebook、创建推理在线服务、创建ModelArts Standard专属资源池。 使用流程 Step1
构建可扩展的生成式AI应用的过程。 操作步骤 在Dify界面右上角单击用户头像,选择“设置”。 在“设置”页面左侧,选择“模型供应商”页签,找到“ OpenAI-API-compatible”供应商,单击添加模型。 在弹窗中,配置MaaS对应的模型名称、API Key、API Endpoint
在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式1:根据部署在线服务生成的服务对象进行服务详情查询 1 2 3 4 5 6 7 from modelarts.session import Session from
ModelArts支持将模型部署为哪些类型的服务? 支持在线服务、批量服务和边缘服务。 父主题: 功能咨询
SAVE_INTERVAL 1000 用于模型中间版本地保存。 当参数值>=TRAIN_ITERS时,生成模型仅保存经过TRAIN_ITERS次训练后的最后一个版本。 当参数值<TRAIN_ITERS时,生成模型会每经过SAVE_INTERVAL次,保存一次模型版本。 模型版本保存次数=TRAI
G,请提工单扩容。 Step3 部署在线服务 将Step2 部署模型中创建的AI应用部署为一个在线服务,用于推理调用。 在ModelArts控制台,单击“模型部署 > 在线服务 > 部署”,开始部署在线服务。 设置部署服务名称,选择Step2 部署模型中创建的AI应用。选择专属资
资源池规格只能选择专属资源池。 使用子账号用户登录ModelArts控制台,选择“模型部署 > 在线服务”,单击“部署”,在部署服务页面,资源池规格只能选择专属资源池。 父主题: 典型场景配置实践
SAVE_INTERVAL 1000 用于模型中间版本地保存。 当参数值>=TRAIN_ITERS时,生成模型仅保存经过TRAIN_ITERS次训练后的最后一个版本。 当参数值<TRAIN_ITERS时,生成模型会每经过SAVE_INTERVAL次,保存一次模型版本。 模型版本保存次数=TRAI
SAVE_INTERVAL 1000 用于模型中间版本地保存。 当参数值>=TRAIN_ITERS时,生成模型仅保存经过TRAIN_ITERS次训练后的最后一个版本。 当参数值<TRAIN_ITERS时,生成模型会每经过SAVE_INTERVAL次,保存一次模型版本。 模型版本保存次数=TRAI
在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式1:根据部署在线服务生成的服务对象进行查询服务日志 1 2 3 4 5 6 7 from modelarts.session import Session from
据用户自己的需求自行配置。该方式只做目录的编排,不会自动创建新的目录。 输出目录管理:开发者在编辑开发工作流时可以对所有的输出路径做统一管理,用户无需手动创建输出目录,只需要在工作流运行前配置存储根路径,并且可以根据开发者的目录编排规则在指定目录下查看输出的数据信息。此外同一个工
proxy命令查询Notebook代理。 执行unset https_proxy unset http_proxy命令关闭代理。 父主题: 环境配置相关
如何获取本机外网IP? 本机的外网IP地址可以在主流搜索引擎中搜索“IP地址查询”获取。 图1 查询外网IP地址 父主题: 环境配置相关
填写Token描述并选择权限,选择私有仓库访问权限,单击“Generate token”生成Token。 复制生成的Token到编译构建服务即可。 Token生成后,请及时保存,下次刷新页面将无法读取,需要重新生成新Token。 注意填写有效的Token描述信息,避免误删除导致构建失败。 无
部署上线失败 出现此问题,一般是因为后台服务故障导致的,建议稍等片刻,然后重新部署在线服务。如果重试超过3次仍无法解决,请获取如下信息,并联系华为云技术支持协助解决故障。 获取服务ID。 进入“部署上线>在线服务”页面,在服务列表中找到自动学习任务中部署的在线服务,自动学习部署的
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型(包括llama2、llama3、Qwen、Qwen1.5 ......)的训练脚本,并可通过统一的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。若未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 若用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型(包括llama2、llama3、Qwen、Qwen1.5 ......)的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。