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在模型代码推理文件customize_service.py中，需要添加一个子类，该子类继承对应模型类型的父类，各模型类型的父类名称和导入语句如请参考表1。 from PIL import Image import log from model_service.pytorch_model_service import
响应Body参数 参数 参数类型 描述 search_algo_count Integer 超参搜索算法的个数。 search_algo_list Array of search_algo_list objects 所有超参搜索算法的列表。 表3 search_algo_list 参数 参数类型
apig.xxxxxx.com/test", "service_id" : "bb149aac-5ff4-497c-bb73-acb751e20a11", "service_name" : "service-hutest", "support_app_code"
"support_app_code" : true, "service_id" : "ae20fc9f-b37c-48c2-8ebc-3f3a638c9f48", "service_name" : "service-3c02", "auth_type" : "APP"
"support_app_code" : true, "service_id" : "ae20fc9f-b37c-48c2-8ebc-3f3a638c9f48", "service_name" : "service-3c02", "auth_type" : "APP"
管理模型训练作业 查看训练作业详情 查看训练作业资源占用情况 查看模型评估结果 查看训练作业事件 查看训练作业日志 修改训练作业优先级 使用Cloud Shell调试生产训练作业 重建、停止或删除训练作业 管理训练容器环境变量 查看训练作业标签 父主题： 使用ModelArts Standard训练模型
predictor_instance.get_service_logs() print(predictor_log) 参数说明 表1 get_service_logs返回参数说明 参数 参数类型 描述 service_id String 服务ID。 service_name String 服务名称。
Standard模型训练 ModelArts Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力，负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施，减轻用户的负担，为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练，用户可以专注于开发、训练和微调模型。
使用自动分组智能标注作业 为了提升智能标注算法精度，可以均衡标注多个类别，有助于提升智能标注算法精度。ModelArts内置了分组算法，您可以针对您选中的数据，执行自动分组，提升您的数据标注效率。 自动分组可以理解为数据标注的预处理，先使用聚类算法对未标注图片进行聚类，再根据聚类
预览。 目前如下后缀结尾的文件类型支持代码预览：txt、py、h、xml、html、c、properties、yml、cmake、sh、css、js、cpp、json、md、sql、bat、conf 图1 下载预览代码 在详情页面单击“订阅”，根据算法是否具有使用约束进行不同操作：
/v1/{project_id}/services/{service_id}/app-auth-apis/{api_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 service_id 是 String 服务ID。
"support_app_code" : true, "service_id" : "456963f1-737c-4de0-8bee-5b4f6f3a8fa3", "service_name" : "service-129c-test" }, "auth_result"
_id}/services/{service_id}/events 响应示例 状态码： 200 服务事件日志。 { "service_name" : "service-07085", "total_count" : 9, "service_id" : "35de3ca
--trust-remote-code 方式三：多机部署vLLM服务API接口启动服务（可选） 当单机显存无法放下模型权重时，可选用该种方式部署；该种部署方式，需要机器在同一个集群，NPU卡之间IP能够ping通方可，具体步骤如下： 查看卡IP。 for i in $(seq 0 7);do hccn_tool -i
InternalChannelDetail 参数 参数类型 描述 vpcep_service_id String VPC访问通道vpcep终端节点服务ID。 vpcep_service_name String VPC访问通道vpcep终端节点服务名称。 service_port Integer VPC访问通道的端口。
如果您购买的专属池是单节点的Tnt004规格：GPU: 1*tnt004 | CPU: 8 核 32GiB (modelarts.vm.gpu._tnt004u8)，使用该集群创建Notebook实例时，Tnt004卡空闲但是规格显示售罄或者创建失败显示资源不足时，请联系技术支撑。 “类型” 芯片类型包括CPU、GPU和ASCEND类型。
推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 创建OBS桶 ModelArts使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）存储输入输出数据、运行代码和模型文件，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此，在使用ModelArts之前通常先创建一
准备图像分类数据 使用ModelArts自动学习构建模型时，您需要将数据上传至对象存储服务（OBS）中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。 数据集要求 保证图片质量：不能有损坏的图片，目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。
内的其他服务组件，则可配置此参数为对应VPC的ID。 VPC一旦配置，不支持修改。当vpc_id与cluster_id一同配置时，只有专属集群参数生效。 subnet_network_id 否 String 子网的网络ID，默认为空，当配置了vpc_id则此参数必填。需填写虚拟私
返回多条正常结果。 约束与限制： 不使用beam_search场景下，n取值建议为1≤n≤10。如果n>1时，必须确保不使用greedy_sample采样。也就是top_k > 1; temperature > 0。 使用beam_search场景下，n取值建议为1<n≤10。如果n=1，会导致推理请求失败。
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