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} 重复2.b创建自定义策略2，赋予用户依赖服务ECS、SWR、MRS和SMN的操作权限，ModelArts的操作权限。“策略名称”为“Policy2_AllowOperation”，策略配置方式选择JSON视图，输入策略内容，单击“确定”。 自定义策略“Policy2_Allo
在ModelArts中调整模型后，部署新版本模型能否保持原API接口不变？ ModelArts提供多版本支持和灵活的流量策略，您可以通过使用灰度发布，实现模型版本的平滑过渡升级。修改服务部署新版本模型或者切换模型版本时，原服务预测API不会变化。 调整模型版本的操作可以参考如下的步骤。
PI调用）。 管理员新创建的用户在没有配置细粒度授权策略时，默认具有ModelArts所有权限。如果需要控制用户的详细权限，管理员可以通过IAM为用户组配置细粒度授权策略，使用户获得策略定义的权限，操作对应云服务的资源。基于策略授权时，管理员可以按ModelArts的资源类型选择
ModelArts会挂载硬盘至“/cache”目录，用户可以使用此目录来储存临时文件。“/cache”与代码目录共用资源，不同资源规格有不同的容量。 k8s磁盘的驱逐策略是90%，所以可以正常使用的磁盘大小应该是“cache目录容量 x 0.9”。 裸机的本地磁盘为物理磁盘，无法扩容，如果存储的数据量大，建议使用SFS存放数据，SFS支持扩容。
在统一身份认证服务页面的左侧导航选择“权限管理 > 权限”，单击右上角的“创建自定义策略”按如下要求设置完成后单击“确定”。 “策略名称”：设置自定义策略名称，例如：允许通过Cloud Shell访问运行中的训练作业。 “策略配置方式”：选择可视化视图。 “策略内容”：允许，云服务中搜索ModelArts服务并选
只需三步，标注数据、自动训练、部署模型，即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理 指按某种策略由已知判断推出新判断的思维过程。人工智能领域下，由机器模拟人类智能，使用构建的神经网络完成推理过程。 在线推理 在线推理是对每一个推理请求同步给出推理结果的在线服务（Web
objects 节点steps使用到的参数。 policies 否 WorkflowDagPolicies object 执行记录使用到的执行策略。 表3 StepExecution 参数 是否必选 参数类型 描述 step_name 否 String 节点的名称，在一个DAG中唯一
] } 策略JSON格式字段介绍 策略结构 策略结构包括Version（策略版本号）和Statement（策略权限语句）两部分，其中Statement可以有多个，表示不同的授权项。 图1 策略结构 策略参数 下面介绍策略参数详细说明。了解策略参数后，您可以根据场景自定义策略。具体可以参考文档自定义策略使用样例。
另一方面，由于是使用transformers推理，结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好，算力利用率比较高。对多卡运行的推理，缺少负载均衡，利用率低。 在昇腾卡上执行时，需要在 opencompass/opencompass/runners/local.py 中添加如下代码
> 权限”，单击右上角的“创建自定义策略”，需要设置两条策略。 策略1：设置查看Notebook所有实例，如图1所示，单击“确定”。 “策略名称”：设置自定义策略名称，例如：查看Notebook所有实例。 “策略配置方式”：选择可视化视图。 “策略内容”：允许，云服务中搜索Mode
确定”。 图5 创建自定义策略 表2 创建自定义策略参数说明 参数 说明 配置示例 策略名称 自定义策略名称 policykl631g 策略配置方式 单击JSON视图。 JSON视图 策略内容 在Statement参数的[]中粘贴步骤1.a保存的权限策略。 { "Version":
> 权限”，单击右上角的“创建自定义策略”，需要设置两条策略。 策略1：设置查看Notebook所有实例，如图1所示，单击“确定”。 “策略名称”：设置自定义策略名称，例如：查看Notebook所有实例。 “策略配置方式”：选择可视化视图。 “策略内容”：允许，云服务中搜索Mode
在统一身份认证服务页面的左侧导航选择“权限管理 > 权限”，单击右上角的“创建自定义策略”，设置策略，单击“确定”。 “策略名称”：设置自定义策略名称，例如：委托modelarts操作SFS Turbo。 “策略配置方式”：选择可视化视图或者JSON视图均可。 “策略内容”：允许，云服务中搜索“SFSTurbo”服
由于模型中LoRA微调训练存在已知的精度问题，因此不支持TP(tensor model parallel size)张量模型并行策略，推荐使用PP(pipeline model parallel size)流水线模型并行策略，具体详细参数配置如表2所示。 Step2 创建LoRA微调训练任务 创建训练作业，并自定义
了解ModelArts依赖的OBS权限自定义策略，请参见ModelArts依赖的OBS权限自定义策略样例。 在统一身份认证服务为用户增加自定义策略权限。详细操作请参见创建自定义策略。 登录“统一身份认证服务”控制台，左侧菜单选择“权限管理 > 权限”，单击右上角“创建自定义策略”，创建自定义策略权限。 图3 统一身份认证服务添加权限
formats：执行结果的输出文件类型。 Parameter：单击+，手动设置运行Notebook的python变量。 Schedule：任务执行策略，可以立即运行；也可以设置定时策略运行，支持cron表达式。 cron表达式需要使用linux系统下支持的格式，其他的cron表达式会报错。表达式可能会包含
服务对应的依赖策略项）。 操作步骤 使用主用户账号登录管理控制台，鼠标放在右上角用户名，在下拉框中选择“统一身份认证”，进入统一身份认证（IAM）服务。 在统一身份认证服务页面的左侧导航选择“权限管理 > 权限”，单击右上角的“创建自定义策略”，设置策略。 “策略名称”：设置自定
在ModelArts中同一个账户，图片展示角度不同是为什么？ 有的图片存在旋转角度等属性，不同的浏览器的处理策略不同，对浏览器的兼容性如表1和表2所示。 L代表last，L3-产品版本上线时最新的3个稳定浏览器版本。 如果您当前使用的浏览器版本过低，将在一定程度上影响页面的显示效果，系统会提示您尽快对浏览器进行升级。
另一方面，由于是使用transformers推理，结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好，算力利用率比较高。对多卡运行的推理，缺少负载均衡，利用率低。 在昇腾卡上执行时，需要在 opencompass/opencompass/runners/local.py 中添加如下代码
storages=storage ) 案例中job_step_a和job_step_b均配置了跳过策略，并且都使用参数进行控制。当参数值配置不同时，model_step的执行可以分为以下几种情况（model_step没有配置跳过策略，因此会遵循默认规则）： job_step_a_is_skip参数值 job_step_b_is_skip参数值
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