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若要在生产环境中进行精度测试，还需修改benchmark_eval/config/config.json中app_code，app_code获取方式见访问在线服务（APP认证）。 Step2 查看精度测试结果 默认情况下，评测结果会按照result/{service_name}
import Estimator parameters = [] parameters.append({"name": "data_url", "value": data_local}) parameters.append({"name": "output_dir", "value": os
端到端运维ModelArts Standard推理服务方案 使用自定义引擎在ModelArts Standard创建AI应用 使用大模型在ModelArts Standard创建AI应用部署在线服务 第三方推理框架迁移到ModelArts Standard推理自定义引擎 ModelArts S
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):
wf.AlgorithmParameters(name="app_args", value=wf.Placeholder(name="app_args",
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
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
/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"
源的管理，实现权限最小化。 AI应用管理 使用从训练或者从OBS中选择创建AI应用，推荐用户使用动态加载的方式导入，动态加载实现了模型和镜像的解耦，便于进行模型资产的保护。用户需要及时更新AI应用的相关依赖包，解决开源或者第三方包的漏洞。AI应用相关的敏感信息，需要解耦开，在“在
部署后的AI应用是如何收费的？ ModelArts支持将AI应用按照业务需求部署为服务。训练类型不同，部署后的计费方式不同。 将AI应用部署为服务时，根据数据集大小评估模型的计算节点个数，根据实际编码情况选择计算模式。 具体计费方式请参见ModelArts产品价格详情。部署AI应
部署在线服务 使用大模型在ModelArts Standard创建AI应用部署在线服务 自定义镜像用于推理部署 从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 05 自动学习 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。 自动学习简介 自动学习功能介绍
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
在详情页的Workflow列表区域，单击“前往AI Gallery订阅”。 搜索“图像分类-ResNet_v1_50工作流”，单击“订阅”，勾选“我已同意《数据安全与隐私风险承担条款》和《华为云AI Gallery服务协议》”，单击“继续订阅”即可完成工作流的订阅。订阅过的工作流会显示“已订阅”。 运行工作流
部署后的AI应用是如何收费的？ ModelArts支持将AI应用按照业务需求部署为服务。训练类型不同，部署后的计费方式不同。 将AI应用部署为服务时，根据数据集大小评估模型的计算节点个数，根据实际编码情况选择计算模式。 具体计费方式请参见ModelArts产品价格详情。部署AI应
mrs:job:batchDelete（批量删除作业） mrs:file:list（查询文件列表） 在工作流中集成MRS 表7 管理AI应用 业务场景 依赖的服务 依赖策略项 支持的功能 管理AI应用 SWR swr:repository:deleteRepository swr:repository:deleteTag
annotation_confidence = 0.8 annotated_by = "human" annotations_list.append( Annotation(name=annotation_name, type=annotation_type
800训练服务器三维视图 Atlas 800 训练服务器（型号9000）是基于华为鲲鹏920+Snt9处理器的AI训练服务器，实现完全自主可控，广泛应用于深度学习模型开发和AI训练服务场景，可单击此处查看硬件三维视图。 Atlas 800训练服务器HCCN Tool Atlas 800 训练服务器
径 current_path = os.path.dirname(__file__) sys.path.append(current_path) # 在sys.path.append执行完毕之后再导入其他模块 from module_dir import module_file
在“tools/train.py”的第13行前加两句代码。 # 加上这两句代码，防止运行时找不到yolox module import sys sys.path.append(os.getcwd()) # line13 from yolox.core import launch from yolox.exp
使用自定义镜像创建训练作业 AI应用管理 ModelArts提供了统一的AI应用管理能力，将训练作业中得到的模型、本地开发的模型部署为AI应用，并进行统一管理。 同时，为方便能够将模型部署在不同的设备上，ModelArts还提供了模型转换能力，转换后的模型可应用于Ascend类型。 发布
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