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系统默认关联您存储在OBS中的配置文件。打开开关，您可以直接在当前界面查看或编辑模型配置文件。 说明： 该功能即将下线，后续请根据“AI引擎”、“运行时依赖”和“apis定义”修改模型的配置信息。 “部署类型” 选择此模型支持部署服务的类型，部署上线时只支持部署为此处选择的部署类型，例如此处只选择在线服务，那您导入后
sample_name String 根据样本名称搜索（含后缀名）。 sample_time String 样本加入到数据集时，会根据样本在OBS上的最后修改时间(精确到天)建立索引，此处可以根据此时间进行搜索。可选值如下： month：搜索往前30天至今天内添加的样本 day：搜索昨天(往前1天)至今天内添加的样本
填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成，按“V0001”、“V0002”规则命名，用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。 设置数据处理类型“数据选择
约束限制 为了避免新设置的环境变量与系统环境变量冲突，而引起作业运行异常或失败，请在定义自定义环境变量时，不要使用“MA_”开头的名称。 如何修改环境变量 用户可以在创建训练作业页面增加新的环境变量，也可以设置新的取值覆盖当前训练容器中预置的环境变量值。 为保证数据安全，请勿输入敏感信息，例如明文密码。
parameters=[] ), # 训练使用的算法对象，示例中使用AIGallery订阅的算法；部分算法超参的值如果无需修改，则在parameters字段中可以不填写，系统自动填充相关超参值 inputs=wf.steps.JobInput(name="data_url"
成验收，此时不允许发起新的验收任务，只能继续完成当前验收任务。 3：通过。团队标注任务已完成。 4：驳回。manager再次启动任务，重新修改标注和审核工作。 5：验收结果同步中。验收任务改为异步，新增验收结果同步中的状态，此时不允许发起新的验收任务，也不允许继续当前验收，任务名称的地方提示用户同步中。
evaluator.py # 数据集数据预处理方法集 ├── model.py # 发送请求的模块，在这里修改请求响应。目前支持vllm.openai，atb的tgi模板 ├── ... ├── eval_test
dist pip install torchvision_npu-0.16.*.whl 步骤五：启动容器 启动容器镜像前请先按照参数说明修改${}中的参数。docker启动失败会有对应的error提示，启动成功会有对应的docker id生成，并且不会报错。 docker run
dist pip install torchvision_npu-0.16.*.whl 步骤五：启动容器 启动容器镜像前请先按照参数说明修改${}中的参数。docker启动失败会有对应的error提示，启动成功会有对应的docker id生成，并且不会报错。 docker run
服务可能会有违规风险，请谨慎关闭。 关闭“内容审核”开关，需要在弹窗中确认是否停用内容审核服务，勾选后，单击“确定”关闭。 复制调用示例，修改参数后用于业务环境调用模型服务API。 Python示例代码如下所示： 使用普通requests包调用。 import requests import
的数据。 图9 查看智能标注任务进度 确认智能标注结果 在智能标注任务完成后，在“待确认”页签下，单击具体图片进入标注详情页面，可以查看或修改智能标注的结果。 如果智能标注的数据无误，可单击右侧的“确认标注”完成标注，如果标注信息有误，可直接删除错误标注框，然后重新标注，以纠正标
'none', 'any')] 将“faiss_gpu-1.5.3-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl”更改为“faiss_gpu-1.5.3-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl”，并安装，执行命令如下： import
在服务详情页的“日志”支持简单查询。 如果开启此功能，批量服务的运行日志会输出存放到云日志服务LTS。LTS自动创建日志组和日志流，默认缓存7天内的运行日志。如需了解LTS专业日志管理功能，请参见云日志服务。 说明： “运行日志输出”开启后，不支持关闭。 LTS服务提供的日志查
训练资源规格：配置计算资源。由于举例的算法只能跑GPU，此处必须配置GPU类型的资源，可使用免费规格（modelarts.p3.large.public.free）。 配置项修改完成后执行如下代码。 workflow.release_and_run() 执行完成后可前往ModelArts管理控制台，在总览页中选择Workflow，查看工作流的运行情况。
1。 docker build -t sdxl-train:0.0.1 . Step4 启动镜像 启动容器镜像。启动前可以根据实际需要增加修改参数。 docker run -itd --name sdxl-train -v /sys/fs/cgroup:/sys/fs/cgroup:ro
zip上传到${workdir}目录下并解压缩，如：/home/ma-user/ws目录下，以下都以/home/ma-user/ws为例，请根据实际修改。 unzip AscendCloud-*.zip 上传tokenizers文件到工作目录中的/home/ma-user/ws/toke
evaluator.py # 数据集数据预处理方法集 ├── model.py # 发送请求的模块，在这里修改请求响应。目前支持vllm.openai，atb的tgi模板 ├── eval_test.py # 启动脚本，建立线程池发送请求，并汇总结果
6表示FP16，bfloat16表示BF16。 推理启动脚本必须名为run_vllm.sh，不可修改其他名称。 hostname和port也必须分别是0.0.0.0和8080不可更改。 高阶参数说明： --enable-prefix-caching：如果prompt的公共前缀较长
6.3.907-xxx.zip到宿主机的工作目录中，包获取路径请参见表2。 Step4 启动容器镜像 启动容器镜像。启动前请先按照参数说明修改${}中的参数。 docker run -itd --net=host \ --device=/dev/davinci0 \ --dev
rank_table local_ranktable_10.**.**.18_host.json # api-server 如果要启动多P多D服务，则需要修改--prefill-server-list和--decode-server-list参数，每个实例之间用空格隔开，例如2p2d-tp2： python
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