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称”保持一致。以前提条件里获取的文件预测输入参数“images”为例。 输入为文本格式（json类型） 读取本地预测文件并进行base64编码的请求体示例如下： # coding=utf-8 import base64 import requests if __name__ ==
本教程案例是基于ModelArts Standard运行，需要购买ModelArts专属资源池。 准备权重 准备对应模型的权重文件。 准备代码 准备AscendCloud-6.3.906-xxx.zip。 准备镜像 准备推理模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例在No
"category": "Brainstorming" } 若用户希望将 MOSS 数据集的 Excel 格式转换为，json 格式。可使用代码中提供的 scripts/tools/ExcelToJson.py 工具，其转换的要求为： 本脚本可以处理的格式有：.xls .xlsx
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月套餐，提前规划资源的使用额度和时长。在欠费时，您需要及时（15天之内）续费以避免您的文件系统资源被清空。 购买的SFS可以用于存储数据和代码。 如何购买弹性文件服务？ 容器镜像服务SWR 容器镜像服务分为企业版和共享版。共享版计费项包括存储空间和流量费用，目前均免费提供给您。企业版支持按需计费模式。
data_sources=None, work_path=None, **kwargs) 推荐使用根据数据类型创建数据集，根据标注类型创建数据集的功能将会下线。 示例代码 示例一：根据数据类型创建图像数据集 from modelarts.session import Session from modelarts
获取模型软件包，并上传到机器SFS Turbo的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压AscendCloud压缩包及该目录下的推理代码AscendCloud-LLM-6.3.910-xxx.zip，并直接进入到llm_inference/ascend_vllm文件夹下面 unzip
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必选文件，训练参数文件，定义了模型训练的必要参数，例如训练方式、超参信息。该参数会显示在微调工作流的“作业设置”页面的算法配置和超参数设置里面。代码示例请参见train_params.json示例。 “dataset_readme.md” 必选文件，数据集要求说明，定义了模型训练时对数
--gpu-memory-utilization：NPU使用的显存比例，复用原vLLM的入参名称，默认为0.9。 --trust-remote-code：是否相信远程代码。 --dtype：模型推理的数据类型。仅支持FP16和BF16数据类型推理。float16表示FP16，bfloat16表示BF16。如
建议使用官方提供的镜像部署推理服务。镜像地址{image_url}获取请参见表1。 docker pull {image_url} 步骤三 上传代码包和权重文件 上传安装依赖软件推理代码AscendCloud-LLM-6.3.911-xxx.zip和算子包AscendCloud-OPP-6.3.911-xxx
本教程案例是基于ModelArts Standard运行，需要购买ModelArts专属资源池。 准备权重 准备对应模型的权重文件。 准备代码 准备AscendCloud-6.3.907-xxx.zip。 准备镜像 准备推理模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例在No
获取模型软件包，并上传到机器SFS Turbo的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压AscendCloud压缩包及该目录下的推理代码AscendCloud-LLM-6.3.911-xxx.zip和算子包AscendCloud-OPP-6.3.911-xxx.zip，并直
</polygon> </object> </annotation> 文本分类 文本分类支持导入“txt”和“csv”两种文件类型，文本的编码格式支持“UTF-8”和“GBK”。 文本分类的标注对象和标注文件有2种存放模式。 ModelArts text classfication
建议使用官方提供的镜像部署推理服务。镜像地址{image_url}获取请参见表1。 docker pull {image_url} 步骤三 上传代码包和权重文件 上传安装依赖软件推理代码AscendCloud-LLM-6.3.910-xxx.zip和算子包AscendCloud-OPP-6.3.910-xxx
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