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obs://your_bucket/coco/ /mnt/sfs_turbo/ -f -r /mnt/sfs_turbo/coco文件夹内目录结构如下： coco |---annotations |---train2017 |---val2017 更多obsutil的操作，可参考obsutil简介。
ate仅支持配置readwrite） 如果需要在一个自定义策略中添加多个不同的sfsOption，需要“Statement”中新增JSON结构体，例如： { "Version": "1.1", "Statement": [ {
说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的推理部署代码和推理评测代码、推理依赖的算子包。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 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
使用openai启动服务，如果需要使用JSON Schema时要配置guided_json参数。 JSON Schema使用专门的关键字来描述数据结构，例如标题title、 类型type、属性properties，必选属性required 、定义definitions等，JSON Sch
进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data”，并将原始数据放置在此处。 mkdir training_data 数据存放参考目录结构如下： ${workdir}（例如/home/ma-user/ws ） |── training_data |── tr
文件夹training_data。 利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构： obs://<bucket_name>/training_data |── train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56
进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data”，并将原始数据放置在此处。 mkdir training_data 数据存放参考目录结构如下： ${workdir}（例如/home/ma-user/ws ） |── training_data |── tr
写自定义镜像的“Dockerfile”文件和应用服务代码“test_app.py”。本样例代码中，应用服务代码采用了flask框架。 文件结构如下所示 self-define-images/ --Dockerfile --test_app.py “Dockerfile”
本案例仅支持在专属资源池上运行，确保专属资源池可以访问公网。 文档更新内容 6.3.912版本相对于6.3.911版本新增如下内容： 代码结构发生变化，统一了modellink和llama-factory的启动方式。 继承911版本启动方式以外增加新的启动方式： ascendfactory-cli
0.rc3，驱动版本是23.0.6。 确保集群可以访问公网。 文档更新内容 6.3.912版本相对于6.3.911版本新增如下内容： 代码结构发生变化，统一modellink和llama-factory的启动方式。 继承911版本启动方式以外新加新的启动方式： ascendfactory-cli
获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation/mme_eval目录中，代码目录结构如下。 mme_eval ├──metric.py #MME精度测试脚本 ├──MME.sh #运行MME脚本
文件夹training_data。 利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构： obs://<bucket_name>/training_data |── train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56
进入到/mnt/sfs_turbo/目录下。 创建目录“training_data”，并将原始数据放置在此处。 mkdir training_data 数据存放参考目录结构如下： ${workdir} |── training_data |── train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56
进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data”，并将原始数据放置在此处。 mkdir training_data 数据存放参考目录结构如下： ${workdir}（例如/home/ma-user/ws ） |── training_data |── tr
进入到/mnt/sfs_turbo/目录下。 创建目录“training_data”，并将原始数据放置在此处。 mkdir training_data 数据存放参考目录结构如下： ${workdir} |── training_data |── train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56
文件夹training_data。 利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构： obs://<bucket_name>/training_data |── train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56
0.6 PyTorch版本：2.3.1 确保容器可以访问公网。 文档更新内容 6.3.912版本相对于6.3.911版本新增如下内容： 代码结构发生变化，统一了modellink和llama-factory的启动方式。 继承911版本启动方式以外增加新的启动方式： ascendfactory-cli
进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data”，并将原始数据放置在此处。 mkdir training_data 数据存放参考目录结构如下： ${workdir}（例如/home/ma-user/ws ） |── training_data |── tr
写自定义镜像的“Dockerfile”文件和应用服务代码“test_app.py”。本样例代码中，应用服务代码采用了flask框架。 文件结构如下所示 self-define-images/ --Dockerfile --test_app.py “Dockerfile”
说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的推理部署代码和推理评测代码、推理依赖的算子包。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径：Support-E，在此路径中查找下载ModelArts 6.3.911 版本。 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显
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