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905版本)目录中。代码目录结构如下。精度测试使用到的mmlu和ceval数据集已经提前打包在代码中。 benchmark_eval ├──apig_sdk # ma校验包 ├──cpu_npu # 检测资源消耗 ├── config │
#运行opencompass脚本 ├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py
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fest信息的对象,包括Sample样本信息及其标签信息Annotation,然后将若干个样本组成Manifest。保存的时候调用save接口,将session信息传入,即可保存到指定路径。 from modelarts.dataset.format.manifest.annotation
在保存Pascal VOC的XML文件之前需要先创建包含Pascal VOC信息的对象,包括voc object信息等。保存的时候调用save_xml接口,将session信息传入,即可保存到指定路径。 from modelarts.dataset.format.voc.pascal_voc
推理代码及模型需安装的包,默认为空。从配置文件读取。 否 str model_metrics 模型精度信息,从配置文件读取。 否 str apis 模型所有的apis入参出参信息(选填),从配置文件中解析出来。 否 str initial_config 模型配置相关数据。 否 dict template
"status":"initializing" } --- apiVersion: batch.volcano.sh/v1alpha1 # The value cannot be changed. The volcano API must be used. kind: Job
如何将本地标注的数据导入ModelArts? ModelArts支持通过导入数据集的操作,导入更多数据。本地标注的数据,当前支持从OBS目录导入或从Manifest文件导入两种方式。导入之后您还可以在ModelArts数据管理模块中对数据进行重新标注或修改标注情况。 从OBS目录
--decode-server-list 6,7 --api-server --save-dir ./save_dir 执行后,会生成一个global_ranktable.json文件和使用实例个数的local_ranktable.json文件;如果指定了--api-server,还会生成一个local_ranktable_host
https://storage.googleapis.com/sfr-vision-language-research/LAVIS/models/BLIP2/eva_vit_g.pth https://storage.googleapis.com/sfr-vision-langu
ModelArts服务具备资源池和隔离能力,避免单租户资源被攻击导致爆炸半径过大风险。 ModelArts服务定义并维护了性能规格用于自身的抗攻击性。例如:设置API访问限制,防止恶意接口调用等场景。 ModelArts服务在攻击场景下,具备告警能力及自我保护能力。 ModelArts服务提供了业务异常行为感知能
性能调优总体原则和思路 PyTorch在昇腾AI处理器的加速实现方式是以算子为粒度进行调用(OP-based),即通过Python与C++调用CANN层接口Ascend Computing Language(AscendCL)调用一个或几个亲和算子组合的形式,代替原有GPU的实现方式,具体逻辑模型请参考PyTorch自动迁移。
和SaaS类各项云服务内部的安全以及对租户定制配置进行安全有效的管理,包括但不限于虚拟网络、虚拟主机和访客虚拟机的操作系统,虚拟防火墙、API网关和高级安全服务,各项云服务,租户数据,以及身份账号和密钥管理等方面的安全配置。 《华为云安全白皮书》详细介绍华为云安全性的构建思路与措
什么是Workflow MLOps简介 在介绍Workflow之前,先了解MLOps的概念。 MLOps(Machine Learning Operation)是“机器学习”(Machine Learning)和“DevOps”(Development and Operation
read(json_path, binary=True)) 使用“numpy.load”读取“npy”文件,请您在代码中尝试如下方法: 使用MoXing API读取OBS中的文件 np.load(mox.file.read(_SAMPLE_PATHS['rgb'], binary=True)) 使
py”第122行的“fast_cocoeval”改为“fast_coco_eval_api”。 # def __init__(self, name="fast_cocoeval"): def __init__(self, name="fast_coco_eval_api"): 将“yolox\evaluators\coco_evaluator
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