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离线训练安装包准备说明 在华为公有云平台，申请的资源一般要求连通网络。因此用户在准备环境时可以运行 scripts/install.sh 直接下载安装资源，或通过 Dockerfile 下载安装资源并构建一个新的镜像。 若用户的机器或资源池无法连通网络，并无法git clone下
新建pip文件夹。启动cmd，输入set命令，查看APPDATA路径。并在APPDATA对应路径下创建pip文件夹。文件内容示例如下： C:\Users\xxx>set ALLUSERSPROFILE=C:\ProgramData APPDATA=C:\Users\xxx\AppData\Roaming
执行nvidia_smi + wapper + prettytable命令。 用户可以将GPU信息显示操作看作一个装饰器，在模型训练过程中就可以实时的显示GPU状态信息。 def gputil_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs):
input_batch.append(infer_transformation(image1).cuda()) else: input_batch.append(infer_transformation(image1))
AlpacaStyleInstructionHandler：使用LLama-Factory模板Alpaca数据集 SharegptStyleInstructionHandler：使用LLama-Factory模板Sharegpt数据集 其他参数设置，详解如下： 参数 示例值 参数说明 stage
Notebook updateNotebook 删除NotebookApp NotebookApp deleteNotebookApp 切换CodeLab规格 NotebookApp updateNotebookApp 训练作业支持审计的关键操作列表 表3 训练作业支持审计的关键操作列表
其处理建议请参见权重校验。 当关闭权重校验时，则不进行校验，创建模型可能会因为权重文件不合规而失败。 表2 模型介绍 模型系列 模型类型 应用场景 支持语言 GLM-4 文本生成 对话问答、长文本推理、代码生成 中文、英文 ChatGLM3 文本生成 对话问答、数学推理、代码生成
import Estimator parameters = [] parameters.append({"name": "data_url", "value": data_local}) parameters.append({"name": "output_dir", "value": os
工作空间 ModelArts的用户需要为不同的业务目标开发算法、管理和部署模型，此时可以创建多个工作空间，把不同应用开发过程的输出内容划分到不同工作空间中，便于管理和使用。 工作空间支持3种访问控制： PUBLIC：租户（主账号和所有子账号）内部公开访问。 PRIVATE：仅创建者和主账号可访问。
左侧菜单栏选择“解决方案”进入解决方案列表页，单击右上方“发布”进入合作伙伴申请页面。 如果已经是伙伴用户，则会进入发布解决方案页面。 根据界面提示，填写注册成为合作伙伴需要提供的信息。 单击“提交”，AI Gallery的运营人员将会审核您的申请，后续您可以在“我的Gallery > 合作伙伴”里查看审核进展以及审核结果。
择“自定义”。 例如，当训练代码启动脚本在OBS路径为“obs://bucket-name/app/code/train.py”，创建作业时配置代码目录为“/bucket-name/app/code/”。则代码目录配置完成后，执行如下命令，那么“run_train.sh”将选中的
访问在线服务支持的认证方式 通过Token认证的方式访问在线服务 通过AK/SK认证的方式访问在线服务 通过APP认证的方式访问在线服务 父主题： 将模型部署为实时推理作业
在节点自定义目录${node_path}下创建config.yaml文件 apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: yourapp labels: app: infers spec: replicas: 1 selector:
data以指定内容类型发送。默认值为“application/json”。 一般情况包括如下两种内容类型： “application/json”，发送json数据。 “multipart/form-data”，上传文件。 说明： 针对机器学习类模型，仅支持“application/json”
在节点自定义目录${node_path}下创建config.yaml文件 apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: yourapp labels: app: infers spec: replicas: 1 selector:
在节点自定义目录${node_path}下创建config.yaml文件 apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: yourapp labels: app: infers spec: replicas: 1 selector:
/home/work/run_train.sh python /home/work/user-job-dir/app/mnist/mnist_softmax.py --data_url /home/work/user-job-dir/app/mnist_data", "gpu_type": "nvidia-v100"
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 设置创建AI应用的相应参数。此处仅介绍关键参数，设置AI应用的详细参数解释请参见从OBS中选择元模型。
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 设置创建AI应用的相应参数。此处仅介绍关键参数，设置AI应用的详细参数解释请参见从OBS中选择元模型。
wf.AlgorithmParameters(name="app_args", value=wf.Placeholder(name="app_args",
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