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解更多。 将自定义策略授权给开发者用户组user_group。 在统一身份认证服务控制台的左侧菜单栏中,选择“用户组”。在用户组页面单击对应用户组名称user_group操作列的“授权”,勾选策略“Policy1”、“Policy2”、“SWR Admin”。单击“下一步”。 SWR的权限有SWR
MA_STUDIO TENSOR_BOARD WEB_IDE extensions Map<String,String> 通过应用专属URL直接打开应用进入远程开发模式。 ssh_keys Array of strings SSH密钥对名称列表,允许设置多个密钥对实现同时对SSH实例的访问。
y > 我的资产 > 算法”,进入“我的算法”页面。 选择“我的订阅”页签,进入个人订阅的算法列表。 在算法列表选择需要使用的算法,单击“应用控制台”列的“ModelArts”。 在弹出的“选择云服务区域”页面选择ModelArts所在的云服务区域,单击“确定”跳转至ModelArts控制台的“算法管理
保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 购买DevServer资源时如果无可选资源规格,需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.2
Gallery订阅模型,一键部署到ModelArts Standard,并进行在线推理预测的体验过程。 面向AI开发零基础的用户 从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 针对ModelArts不支持的AI引擎,您可以构建自定义镜像,并将镜像导入ModelArts,创建为模型。本案例详细介绍如何使用自定义镜像创建模型,并部署成在线服务。
Turbo。 详细操作指导请参考创建SFS Turbo文件系统。 其中,文件系统类型推荐选用500MB/s/TiB或1000MB/s/TiB,应用于AI大模型场景中。存储容量推荐使用 6.0~10.8TB ,以存储更多模型文件。 图5 SFS类型和容量选择 CCE集群关联SFS Turbo
Turbo。 详细操作指导请参考创建SFS Turbo文件系统。 其中,文件系统类型推荐选用500MB/s/TiB或1000MB/s/TiB,应用于AI大模型场景中。存储容量推荐使用 6.0~10.8TB ,以存储更多模型文件。 图5 SFS类型和容量选择 CCE集群关联SFS Turbo
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参数类型 描述 name String 输出数据的名称。 type String 输出项类型。枚举值如下: obs:OBS model:AI应用元模型 config Map<String,Object> 输出配置。 表6 WorkflowErrorInfo 参数 参数类型 描述 error_code
Turbo。 详细操作指导请参考创建SFS Turbo文件系统。 其中,文件系统类型推荐选用500MB/s/TiB或1000MB/s/TiB,应用于AI大模型场景中。存储容量推荐使用 6.0~10.8TB ,以存储更多模型文件。 图5 SFS类型和容量选择 CCE集群关联SFS Turbo
部署在线服务Predictor需要线上服务端根据AI引擎创建容器,较耗时;本地Predictor部署较快,最长耗时10s,可用以测试模型,不建议进行模型的工业应用。 当前版本支持部署本地服务Predictor的AI引擎为:“XGBoost”、“Scikit_Learn”、“PyTorch”、“Ten
状态码 状态码如表1那所示。 表1 状态码 状态码 编码 状态码说明 100 Continue 继续请求。 这个临时响应用来通知客户端,它的部分请求已经被服务器接收,且仍未被拒绝。 101 Switching Protocols 切换协议。只能切换到更高级的协议。 例如,切换到HTTP的新版本协议。
启动镜像以后需要手工把需要的文件复制进去。建议数据、代码和中间数据都放到"/cache"目录,防止正式运行时磁盘占满。建议linux服务器申请的时候,有足够大的内存(8G以上)以及足够大的硬盘(100G以上)。 docker和linux的文件交互命令如下: docker cp data/
介绍如何在Notebook中配置NPU环境,部署并启动推理服务,完成精度测试和性能测试。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用,部署并启动推理服务,在线预测在线服务。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.905)
表示张量并行。 PP 1 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等,与权重转换时设置的值相等。 CP 1 表示context并行,默认为1。应用于训练长序列文本的模型。如果训练时SEQ_LEN超过32768长度,则推荐增加CP值(CP ≥ 2)。对应训练参数 context-parallel-size
ore所对应的Conda环境如下: 用户可以根据是否使用AI引擎参与功能调试,并选择不同的Conda环境。 Notebook:是一款Web应用,能够使用户在界面编写代码,并且将代码、数学方程和可视化内容组合到一个文档中。 JupyterLab插件:插件包括规格切换,分享案例到AI
评估,开发者可以了解模型的优缺点,从而找到优化方向。Maas支持对NLP模型进行自动评测。 除使用Maas提供的评测能力外,您也可以在实际应用中验证模型的性能,进一步确保模型在真实环境中的表现符合预期。 场景描述 您可以使用预置数据集评测已部署的模型服务,更加直观地评估模型实际的输出效果。
表示张量并行。 PP 1 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等,与权重转换时设置的值相等。 CP 1 表示context并行,默认为1。应用于训练长序列文本的模型。如果训练时SEQ_LEN超过32768长度,则推荐增加CP值(CP ≥ 2)。对应训练参数 context-parallel-size
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参数类型 描述 name String 输出数据的名称。 type String 输出项类型。枚举值如下: obs:OBS model:AI应用元模型 config Map<String,Object> 输出配置。 表8 WorkflowErrorInfo 参数 参数类型 描述 error_code