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移的模型一键部署成为在线服务向外提供推理服务，或者运行到自己的运行环境中。 MindSpore Lite 华为自研的AI推理引擎，后端对于昇腾有充分的适配，模型转换后可以在昇腾上获得更好的性能，配合丰富的适配工具链，降低迁移成本，该工具在推理迁移工作的预置镜像已安装，可在镜像中直
出前200行数据。 在“训练作业”列表中，单击作业名称，进入训练作业详情页。 在训练作业详情页的左侧，可以查看此次训练作业的基本信息和算法配置的相关信息。 训练作业基本信息 表1 训练作业基本信息 参数 说明 “作业ID” 训练作业唯一标识。 “作业状态” 训练作业状态。 说明：
metadata metadata object 算法的元数据，描述算法基本信息。 job_config job_config object 算法配置信息，如启动文件等。 resource_requirements Array of resource_requirements objects
在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题： 权限问题
mistral-7b 说明： 当前版本不支持推理量化功能（W4A16，W8A8） 主流开源大模型（PyTorch）基于DevServer推理部署 AIGC，包名：AscendCloud-3rdAIGC SDXL模型： Fine-tuning微调支持Standard及DevServer模式
可视化作业的日志存储路径。 job_id Long 可视化作业的ID。 resource_id String 可视化作业的计费资源ID。 请求示例 如下以查询正在部署中的作业，按递增排序，显示第1页前10个可视化作业为例。 GET https://endpoint/v1/{project_id}/visualization-jobs
发过程中选择此专属资源池。 公共资源池：公共资源池提供公共的大规模计算集群，根据用户作业参数分配使用，资源按作业隔离。 用户下发训练作业、部署模型、使用开发环境实例等，均可以使用ModelArts提供的公共资源池完成，按照使用量计费，方便快捷。 专属资源池和公共资源池的能力主要差异如下：
”。“整柜”参数为创建资源池时选择，扩缩容时不可修改。用户通过增减“数量”来改变“目标总实例数”。 在“专属资源池扩缩容”页面，设置“资源配置 > 可用区”，可用区可选择“随机分配”和“指定AZ”。 选择随机分配时，扩缩容完成后，节点的可用区分布由系统后台随机选择。 选择指定AZ
Baichuan3-13B（PyTorch）基于DevServer训练指导 推理参考文档： 主流开源大模型（PyTorch）基于DevServer推理部署 AIGC，包名：ascendcloud-aigc Controlnet插件支持NPU推理（适配ComfyUI） Open-Clip模型昇腾适配
duleNotFoundError: No module named 'tyro'" 错误截图： 报错原因：未指定tyro依赖包版本，导致安装依赖为最新0.9.0版本导致与其他依赖冲突 解决措施：任务前容器内更新'tyro'版本为0.8.14或以下版本 pip install tyro==0
duleNotFoundError: No module named 'tyro'" 错误截图： 报错原因：未指定tyro依赖包版本，导致安装依赖为最新0.9.0版本导致与其他依赖冲突 解决措施：任务前容器内更新'tyro'版本为0.8.14或以下版本 pip install tyro==0
当训练作业使用完成或不再需要时，调用删除训练作业接口删除训练作业。 前提条件 已获取IAM的EndPoint和ModelArts的EndPoint。 确认服务的部署区域，获取项目ID和名称、获取账号名和ID和获取用户名和用户ID。 已准备好PyTorch框架的训练代码，例如将启动文件“test-pytorch
存储的是节点名称；此时if_then_steps中的step跳过不执行。 使用案例 根据需求参考简单示例或进阶示例。 简单示例 通过参数配置实现 import modelarts.workflow as wf left_value = wf.Placeholder(name="left_value"
Integer 资源规格的弹性资源量。物理池中该值和count必须一致。 extendParams 否 extendParams object 自定义配置参数。 表9 extendParams 参数 是否必选 参数类型 描述 dockerBaseSize 否 String 指定资源池节点的容器引擎空间大小。
调用批量更新样本标签根据获取的智能标注样本列表确认智能标注结果。 前提条件 已获取IAM的EndPoint和ModelArts的EndPoint。 确认服务的部署区域，获取项目名称和ID、获取帐号名和ID和获取用户名和ID。 已准备好用于智能标注的图像分类的数据集，并获取数据集ID，例如“6mHUG
当数据集使用完成或不再使用时，调用删除数据集接口删除数据集。 前提条件 已获取IAM的EndPoint和ModelArts的EndPoint。 确认服务的部署区域，获取项目名称和ID、获取帐号名和ID和获取用户名和ID。 已经准备好数据源，例如存放在OBS的“/test-obs/classify
metadata metadata object 算法的元数据，描述算法基本信息。 job_config job_config object 算法配置信息，如启动文件等。 resource_requirements Array of resource_requirements objects
None 服务介绍 ModelArts产品 产品介绍 03:19 了解什么是ModelArts ModelArts自动学习 视频介绍 02:59 ModelArts自动学习简介 ModelArts CodeLab 视频介绍 04:16 ModelArts CodeLab介绍 JupyterLab
重要 实例扩容完成 （User %s updated storage size successfully） 重要 UpdateKeyPair 配置实例密钥对 （User %s updated the instance keypair to "{%s}"） 重要 更新实例密钥对 （User
这种方法主要针对如何在保持模型大部分参数固定的同时，通过引入少量可训练参数来调整模型以适应特定任务。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.908版本，请参考表1获取配套版本的软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。
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