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Gallery数据集、AI应用等资产，具体可参见托管模型到AI Gallery、托管数据集到AI Gallery、发布本地AI应用到AI Gallery。 资产创建完成后，需要将资产进行发布操作，具体可参见发布模型到AI Gallery、发布数据集到AI Gallery。对于支持部署为AI应用的AI
使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性，在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化，支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。
在ModelArts Standard上运行GPU多机多卡训练任务 操作流程 准备工作： 购买服务资源（VPC/SFS/OBS/SWR/ECS） 配置权限 创建专属资源池（打通VPC） ECS服务器挂载SFS Turbo存储 在ECS中设置ModelArts用户可读权限 安装和配置OBS命令行工具
准备权重 获取对应模型的权重文件，获取链接参考表1。 权重文件下载有如下几种方式，但不仅限于以下方式： 方法一：网页下载：通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接，即可在模型主页的Files and Version中下载文件。 方法二：huggingface-cli：huggingface-cli是
使用JupyterLab在线开发和调试代码 JupyterLab是一个交互式的开发环境，可以使用它编写Notebook、操作终端、编辑MarkDown文本、打开交互模式、查看csv文件及图片等功能。可以说，JupyterLab是开发者们下一阶段更主流的开发环境。 ModelArt
训练作业的代码目录。如：“/usr/app/”。应与boot_file一同出现，如果boot_file填入id或subscription_id+item_version_id，则此参数无需填写。 boot_file 否 String 训练作业的代码启动文件，需要在代码目录下。如：“/usr/app/boot
着通过ModelArts数据管理进行标注和版本管理，然后通过训练获得AI模型结果，最后通过开发环境构建AI应用镜像。 服务运维阶段，先利用镜像构建AI应用，接着部署AI应用为在线服务，然后可在云监控服务（CES）中获得ModelArts推理在线服务的监控数据，最后可配置告警规则实现实时告警通知。
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（4000-955-988或950808）与我们联系。 常见问题 为什么要下线旧版自动学习？ ModelArts自动学习是帮助用户实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。ModelArts团队对自动学习模块进行了架构与前端页面的升级，新版自动学习已于2023年6
使用VS Code创建并调试训练作业 由于AI开发者会使用VS Code工具开发算法或模型，为方便快速将本地代码提交到ModelArts的训练环境、贴近本地开发习惯地编写启动命令，ModelArts提供了一个训练作业场景下的IDE插件ModelArts-HuaweiCloud，用
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进行探索分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型，模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。 业界主流的AI引擎有TensorFlow、PyTorch、MindSpore等，大量的开发者基于主流AI引擎，开发并训练其业务所需的模型。
工作空间是白名单功能，如果有试用需求，请提工单申请权限。 背景信息 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。 基于工作空间可以实现资源逻辑隔离、资源配额管理、细粒度鉴权和资源清理能力。工作空
run.sh脚本测试ModelArts训练整体流程 自定义容器在ModelArts上训练和本地训练的区别如下图： 图1 本地与ModelArts上训练对比 ModelArts上进行训练比本地训练多了一步OBS和容器环境的数据迁移工作。 增加了和OBS交互工作的整个训练流程如下：
请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 是 String 消息体的类型（格式），取值为application/merge-patch+json。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 metadata 否 NetworkMetadataUpdate
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