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https://repo.huaweicloud.comxxx/repository/pypi/simple Flask 父主题： 模型管理
场景为授权子账号使用自定义镜像训练，数据和代码存放在OBS桶中。以下内容需使用管理账号进行配置。 权限清单 权限 表1 训练作业所需权限 业务场景 依赖的服务 依赖策略项 支持的功能 配置建议 训练管理 ModelArts modelarts:trainJob:* modelarts:trainJobLog:*
mpare。基本步骤如下： 通过pip安装msprobe工具。 # shell pip install mindstudio-probe 获取NPU和GPU的dump数据。 PyTorch训练脚本插入dump接口方式如下： from msprobe.pytorch import PrecisionDebugger
的模型，订阅后的模型，可推送至ModelArts模型管理中，进行统一管理。 订阅模型与云服务订阅模型的区别： 在管理控制台，模型管理所在位置不同。订阅模型统一管理在“模型管理>订阅模型”页面中，而云服务订阅模型管理在“模型管理>云服务订阅模型”页面中。 模型来源不同。订阅模型，模型来源于AI
的权限。 约束限制 相应region区域开放此功能。 新增委托授权操作SFS Turbo 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏选择“权限管理”，进入“权限管理”页面。 单击“添加授权”，进入“访问授权”配置页面，根据参数说明进行配置。 “授权对象类型”：根据需要选择"I
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 6.3.910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。 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite Server。 镜像适配的Cann版本是cann_8
运行环境依赖。线下wheel包安装，需确保wheel包与模型文件放在同一目录。 优化模型代码，提高构建模型镜像的编译效率。 父主题： 模型管理
查看批量服务详情 当模型部署为批量服务成功后，您可以进入“批量服务”页面，来查看服务详情。 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“模型部署>批量服务”，进入“批量服务”管理页面。 单击目标服务名称，进入服务详情页面。 您可以查看服务的“名称”、“状态”等信息，详情说明请参见表1。
支持，创建模型的自定义镜像需要满足创建模型的自定义镜像规范。 从OBS中选择元模型 不支持 不支持 方式一：通过服务管理页面修改服务信息 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“模型部署”，进入目标服务类型管理页面。 在服务列表中，单击目标服务操作列的“修改”，修改服务基本信息，然后根据提示提交修改任务。
云硬盘EVS只要使用就会计费，请在停止Notebook实例后，确认不使用就及时删除数据，释放资源，避免产生费用。 动态扩容EVS操作 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“开发空间 > Notebook”，进入“Notebook”页面。 选择运行中的Notebook实例，单击实例名
支持，创建模型的自定义镜像需要满足创建模型的自定义镜像规范。 从OBS中选择元模型 不支持 不支持 方式一：通过服务管理页面修改服务信息 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“模型部署”，进入目标服务类型管理页面。 在服务列表中，单击目标服务操作列的“修改”，修改服务基本信息，然后根据提示提交修改任务。
在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”。 在训练作业列表中，单击作业名称进入训练作业详情页面。 在训练作业详情页面，单击“标签”页签查看标签信息。 支持添加、修改、删除标签。标签详细用法请参见使用TMS标签实现资源分组管理。 图1 查看训练标签
查看在线服务详情 当模型部署为在线服务成功后，您可以进入“在线服务”页面，来查看服务详情。 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“模型部署 > 在线服务”，进入“在线服务”管理页面。 单击目标服务名称，进入服务详情页面。 您可以查看服务的“名称”、“状态”等信息，详情说明请参见表1。
访问子账号的OBS、SWR等。 使用主用户账号登录ModelArts管理控制台，单击右上角用户名，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”，需要设置两条策略。 策略
/etc/sysctl.conf sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 步骤二 获取基础镜像 建议使用官方提供的镜像部署推理服务。镜像地址{image_url}获取请参见表1。 docker pull {image_url} 步骤三 上传代码包和权重文件 上传安
dist/AscendModelNano-0.1.0-py3-none-any.whl #安装 模型剪枝 可以在Huggingface开源社区获取需剪枝的模型权重或者获得业务上已预训练好的模型权重，通过AscendModelNano工具进行FASP剪枝。 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
配置委托授权，允许访问这些依赖服务。具体配置操作请参见配置ModelArts Standard访问授权。 步骤二：创建OBS桶 登录OBS管理控制台，在桶列表页面右上角单击“创建桶”，创建OBS桶。例如，创建名称为“dataset-exeml”的OBS桶。 创建桶的区域需要与Mo
配置委托授权，允许访问这些依赖服务。具体配置操作请参见配置ModelArts Standard访问授权。 步骤二：创建OBS桶 登录OBS管理控制台，在桶列表页面右上角单击“创建桶”，创建OBS桶。例如，创建名称为“dataset-exeml”的OBS桶。 创建桶的区域需要与Mo
服务部署和运行过程中，关键事件支持手动/自动刷新。 查看操作 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型部署 > 批量服务”，在服务列表中，您可以单击名称/ID，进入服务详情页面。 在服务详情页面，切换到“事件”页签，查看事件信息。 父主题： 管理批量推理作业
加载优化器参数 optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer']) # 获取保存的epoch，模型会在此epoch的基础上继续训练 start_epoch = checkpoint['epoch'] start
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