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B模型，必须开启此配置，否则精度会异常；其他模型不建议开启，因为性能会有损失。 Step2 部署模型 在ModelArts控制台的AI应用模块中，将模型部署为一个AI应用。 登录ModelArts控制台，单击“资产管理 > AI应用 > 创建”，开始创建AI应用。 设置创建AI应
统一身份认证 进入ModelArts控制台的某个页面时，为什么会提示权限不足？ 图13 页面提示权限不足 可能原因是用户委托权限配置不足或模块能力升级，需要更新授权信息。根据界面操作提示追加授权即可。 父主题： 配置MaaS访问授权
这意味着在微调过程中，除了输出层外，模型的所有参数都将被调整以适应新的任务。 lora_target all 采取lora策略方法的目标模块，默认为all dataset 指令监督微调/ppo：alpaca_en_demo rm/dpo:dpo_en_demo 多模态数据集(图像)：mllm_demo
这意味着在微调过程中，除了输出层外，模型的所有参数都将被调整以适应新的任务。 lora_target all 采取lora策略方法的目标模块，默认为all dataset 指令监督微调/ppo：alpaca_en_demo rm/dpo:dpo_en_demo 多模态数据集(图像)：mllm_demo
这意味着在微调过程中，除了输出层外，模型的所有参数都将被调整以适应新的任务。 lora_target all 采取lora策略方法的目标模块，默认为all dataset 指令监督微调/ppo：alpaca_en_demo rm/dpo:dpo_en_demo 多模态数据集(图像)：mllm_demo
使用moxing的copy_manifest接口将文件复制到本地并获取新的manifest文件路径，然后使用SDK解析新的manifest文件。 ModelArts数据管理模块在重构升级中，对未使用过数据管理的用户不可见。建议新用户将训练数据存放至OBS桶中使用。 1 2 3 4 5 6 7 8 if data_path
这意味着在微调过程中，除了输出层外，模型的所有参数都将被调整以适应新的任务。 lora_target all 采取lora策略方法的目标模块，默认为all dataset 指令微调/ppo：alpaca_en_demo rm/dpo:dpo_en_demo 多模态数据集(图像)：mllm_demo，identity
这意味着在微调过程中，除了输出层外，模型的所有参数都将被调整以适应新的任务。 lora_target all 采取lora策略方法的目标模块，默认为all dataset 指令微调/ppo：alpaca_en_demo rm/dpo:dpo_en_demo 多模态数据集(图像)：mllm_demo，identity
型，必须开启此配置，否则精度会异常；其他模型不建议开启，因为性能会有损失。 Step2 部署模型 在ModelArts控制台的AI应用管理模块中，将模型部署为一个AI应用。 登录ModelArts控制台，单击“AI应用管理 > AI应用 > 创建”，开始创建AI应用。 图2 创建AI应用
SDK并在开发工具中完成SDK配置。具体操作请参见在Java环境中集成API请求签名的SDK。 （可选）当预测请求的输入为文件格式时，Java工程依赖httpmime模块。 在工程“libs”中增加httpmime-x.x.x.jar。完整的Java依赖库如图7所示。 httpmime-x.x.x.jar建议使用4
置文件示例。然后通过如下示例代码，实现了“saved_model”格式模型的加载推理。 当前推理基础镜像使用的python的logging模块，采用的是默认的日志级别Warning，即当前只有warning级别的日志可以默认查询出来。如果想要指定INFO等级的日志能够查询出来，需
型，必须开启此配置，否则精度会异常；其他模型不建议开启，因为性能会有损失。 Step2 部署模型 在ModelArts控制台的AI应用管理模块中，将模型部署为一个AI应用。 登录ModelArts控制台，单击“AI应用管理 > AI应用 > 创建”，开始创建AI应用。 图2 创建AI应用
模型的精度信息，包括平均数、召回率、精确率、准确率，metrics object数据结构说明如表2所示。 结果会显示在模型详情页面的“模型精度”模块。 apis 否 api数据结构数组 表示模型接收和返回的请求样式，为结构体数据。 即模型可对外提供的Restful API数组，API数
SDK并在开发工具中完成SDK配置。具体操作请参见在Java环境中集成API请求签名的SDK。 （可选）当预测请求的输入为文件格式时，Java工程依赖httpmime模块。 在工程“libs”中增加httpmime-x.x.x.jar。完整的Java依赖库如图6所示。 httpmime-x.x.x.jar建议使用4
表，要求lora地址权重是huggingface格式，当前支持QKV-proj、O-proj、gate_up_proj、down_proj模块的挂载。 --max-lora-rank表示挂载lora的最大rank数量，支持8、16、32、64。 --max-loras 表示支持的最大lora个数，最大32。
表，要求lora地址权重是huggingface格式，当前支持QKV-proj、O-proj、gate_up_proj、down_proj模块的挂载。 --max-lora-rank表示挂载lora的最大rank数量，支持8、16、32、64。 --max-loras 表示支持的最大lora个数，最大32。
表，要求lora地址权重是huggingface格式，当前支持QKV-proj、O-proj、gate_up_proj、down_proj模块的挂载。 --max-lora-rank表示挂载lora的最大rank数量，支持8、16、32、64。 --max-loras 表示支持的最大lora个数，最大32。
表，要求lora地址权重是huggingface格式，当前支持QKV-proj、O-proj、gate_up_proj、down_proj模块的挂载。 --max-lora-rank表示挂载lora的最大rank数量，支持8、16、32、64。 --max-loras 表示支持的最大lora个数，最大32。
表，要求lora地址权重是huggingface格式，当前支持QKV-proj、O-proj、gate_up_proj、down_proj模块的挂载。 --max-lora-rank表示挂载lora的最大rank数量，支持8、16、32、64。 --max-loras 表示支持的最大lora个数，最大32。
表，要求lora地址权重是huggingface格式，当前支持QKV-proj、O-proj、gate_up_proj、down_proj模块的挂载。 --max-lora-rank表示挂载lora的最大rank数量，支持8、16、32、64。 --max-loras 表示支持的最大lora个数，最大32。
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