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容器调用接口 如果元模型来源于对象存储服务（AI引擎为Custom）/容器镜像，显示AI应用启动的协议和端口号。 推理代码 如果元模型来源于训练作业且为旧版训练作业，则显示推理代码的存放路径。 镜像复制 如果元模型来源于容器镜像，显示镜像复制功能状态。 动态加载 如果元模型来源于训练作业/
to be zero. (Triggered internally at /pytorch/c10/cuda/CUDAFunctions.cpp:100.) return torch._C._cuda_getDeviceCount() > 0 原因分析 nvidia-modpr
Memory temperature (in C). # TYPE DCGM_FI_DEV_MEMORY_TEMP gauge ... DCGM_FI_DEV_SM_CLOCK{gpu="0", UUID="GPU-6ad7ea4c-5517-05e7-0b54-7554cb4374d3"}
135_ab710de93c_n.jpg......", "preview": "https://test.obs.{ma_endpoint}.com:443/DATASETS/input/145862135_ab710de93c_n.jpg......"
查询服务日志 查询当前服务对象的日志信息。 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式1：根据部署在线服务生成的服务对象进行查询服务日志 1 2 3 4 5 6 7 from
RESNEXT_B_50 = 'resnext_b_50' | | RESNEXT_C_101 = 'resnext_c_101' | | RESNEXT_C_50 = 'resnext_c_50' | | VGG_16 = 'vgg_16' | | VGG_16_BN
AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，需要进行权重转换。 进入llm_tools代码目录下执行以下脚本： 执行时间预计10分钟。执行完成后会将权重路径下的原始权重替换成转换后的权重。如需保留之前权重格式，请在转换前备份。 python
ession信息。 manifest.parse_manifest(manifest_path, encoding='utf-8') 示例代码 通过Manifest路径来解析获取Manifest的信息。 from modelarts.session import Session
推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip的llm_tools/llm_evaluation目录下。 代码目录如下: benchmark_tools ├── benchmark_parallel
co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet，数据大小：24M左右。 SFT和LoRA微调使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.
HostName x.x.x.x #IP地址 Port 22522 User ma-user IdentityFile C:/Users/my.pem StrictHostKeyChecking no ForwardAgent yes 提示：因为
支持 - 语音分割 不支持 支持 - 表格数据集 支持 不支持 新导入的表格数据的schema和数据集一致。 视频标注 不支持 支持 - 示例代码 示例一：物体检测数据集目录导入 from modelarts.session import Session from modelarts
AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，需要进行权重转换。 进入llm_tools代码目录下执行以下脚本： 执行时间预计10分钟。执行完成后会将权重路径下的原始权重替换成转换后的权重。如需保留之前权重格式，请在转换前备份。 python
co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet，数据大小：24M左右。 SFT和LoRA微调使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.
理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/llm_evaluation目录下。 代码目录如下: benchmark_tools ├── benchmark_parallel
理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/llm_evaluation目录下。 代码目录如下: benchmark_tools ├── benchmark_parallel
co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet，数据大小：24M左右。 SFT和LoRA微调使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.
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在部署服务详情中单击“调用指南”，第二行的API接口公网地址即为APP认证调用地址，展开后即可看到AppCode值。 图5 调用指南 在postman调试预测采用AppCode认证： 请求POST URL填APP认证调用地址 请求头Headers中KEY参数为X-Apig-AppCode，VALUE参数为AppCode值
PyCharm插件调试训练ResNet50图像分类模型 MindSpore PyCharm ToolKit工具 目标检测 本案例介绍如何在本地进行MindSpore模型开发，并将模型迁移至ModelArts训练。 使用ModelArts VS Code插件调试训练ResNet50图像分类模型
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