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job_start_file = "jobstart_hccl.json" # job_start_file_path 路径默认为 "/user/config/jobstart_hccl.json" job_start_file_path = rank_table_file_path.rsplit
服务部署：将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的属性类型（项目名称）快速搜索过滤到相应的工作流，可节省您的时间。 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏选择“开发空间>自动学习”，进入自动学习总览页面。
服务部署：将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的属性类型（项目名称）快速搜索过滤到相应的工作流，可节省您的时间。 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏选择“开发空间>自动学习”，进入自动学习总览页面。
前提条件 裸金属服务器需要安装driver、cuda、fabric-manager软件包。
服务部署：将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的属性类型（项目名称）快速搜索过滤到相应的工作流，可节省您的时间。 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏选择“开发空间>自动学习”，进入自动学习总览页面。
前提条件 注册并登录华为云，且创建好OBS桶用于存储数据和模型。 如果是订阅使用HiLens技能，则需要获取相关服务权限，详细操作请参见准备工作（华为HiLens）。 订阅免费模型 登录“AI Gallery”。
图7 注册镜像 Step9 通过openssl创建SSL pem证书 在ECS中执行如下命令，会在当前目录生成cert.pem和key.pem，并将生成的pem证书上传至OBS。证书用于后续在推理生产环境中部署HTTPS推理服务。
该类可用于执行AI Gallery工具链服务，此处以文本问答(Question Answering)的任务类型为例： class NewBertForQuestionAnswering(NewBertPreTrainedModel): def __init__(self,
日志提示“ValueError: label_map not match” 问题现象 日志提示“ValueError: label_map not match”，且打印出标签数据，如： ValueError: label_map not match. {1:'apple', 2:'
经查看是由于userdata未执行，可能原因为服务器A制作镜像时没有清理残留目录导致，即： 镜像里面“/var/lib/cloud/instances”残留了制作镜像机器（后面称模板机）的实例ID信息，如果制作镜像不清理“/var/lib/cloud/*”就会导致用该镜像再重装模板机时
GP Vnt1裸金属服务器用PyTorch报错CUDA initialization:CUDA unknown error 问题现象 在Vnt1 GPU裸金属服务器（Ubuntu18.04系统），安装NVIDIA 470+CUDA 11.4后使用“nvidia-smi”和“nvcc
本地Linux机器的操作等同ECS服务器上的操作，请参考本案例。 登录ECS控制台，购买弹性云服务器，镜像选择“公共镜像”，推荐使用ubuntu18.04的镜像；系统盘设置为100GiB。具体操作请参考购买并登录弹性云服务器。
推理精度测试 本章节介绍如何使用lm-eval工具开展语言模型的推理精度测试，数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等。 约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证，
total_sample_count" : 10, "annotated_sample_count" : 10, "total_sub_sample_count" : 0, "annotated_sub_sample_count" : 0, "manifest_path" : "/test-obs
tailor 安装版本：0.3.4 下载地址： https://cneast3-modelarts-sdk.obs.cn-east-3.myhuaweicloud.com/tailor-0.3.4-py3-none-any.whl SHA-256： https://cneast3-
推理精度测试 本章节介绍如何使用lm-eval工具开展语言模型的推理精度测试，数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等。 约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证，
推理精度测试 本章节介绍如何使用lm-eval工具开展语言模型的推理精度测试，数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等。 约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证，
sample_id} 响应示例 状态码： 200 OK { "sample_id" : "26c6dd793d80d3274eb89349ec76d678", "sample_type" : 0, "labels" : [ ], "source" : "https://test-obs.obs.xxx.com
图9 注册镜像 Step9 通过openssl创建SSL pem证书 在ECS中执行如下命令，会在当前目录生成cert.pem和key.pem，并将生成的pem证书上传至OBS。证书用于后续在推理生产环境中部署HTTPS推理服务。
图9 注册镜像 Step9 通过openssl创建SSL pem证书 在ECS中执行如下命令，会在当前目录生成cert.pem和key.pem，并将生成的pem证书上传至OBS。证书用于后续在推理生产环境中部署HTTPS推理服务。
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