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手动尝试，显著缩短了从模型开发到部署的周期，确保了模型在各类应用场景下的高性能表现，让客户能够更加聚焦于业务逻辑与创新应用的设计。 资源易获取，按需收费，按需扩缩，支撑故障快恢与断点续训 企业在具体使用大模型接入企业应用系统的时候，不仅要考虑模型体验情况，还需要考虑模型具体的精度效果，和实际应用成本。
分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置，如图所示，选择OBS桶中指定的目录。ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为：环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择：下载，此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3 配置环境变量 单
功能一起使用。 SMN FullAccess 可选 VPC虚拟私有云 子用户在创建ModelArts的专属资源池过程中，如果需要开启自定义网络配置，需要配置VPC权限。 VPC FullAccess 可选 SFS弹性文件服务 授予子用户使用SFS服务的权限，ModelArts的专
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控制台完成AI开发，如果您习惯使用API或者SDK进行开发，建议查看《ModelArts SDK参考》和《ModelArts API参考》获取帮助。 使用AI全流程开发的端到端示例，请参见 《快速入门》 和《最佳实践》。 Standard使用场景介绍 ModelArts Stan
查看卡IP，在其中一个宿主机上执行。 for i in $(seq 0 7);do hccn_tool -i $i -ip -g;done 检查卡之间的网络是否通。 # 在另一个机器上执行，29.81.3.172是上一步输出的ipaddr的值 hccn_tool -i 0 -ping -g address
Wav2Lip训练基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导 Wav2Lip，人脸说话视频模型，训练、推理 Wav2Lip是一种基于对抗生成网络的由语音驱动的人脸说话视频生成模型。主要应用于数字人场景。不仅可以基于静态图像来输出与目标语音匹配的唇形同步视频，还可以直接将动态的视频进
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分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置，如图所示，选择OBS桶中指定的目录。ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为：环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择：下载，此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3 配置环境变量 单
/v2/{project_id}/datasets 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 data_format 否 String 数据格式。可选值如下：
是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 status 否 Integer 数据集版本状态。可选值如下：
“self.model_path”。另外pyspark模型在“customize_service.py”中可以使用“self.spark”获取SparkSession对象。 推理代码中，需要通过绝对路径读取文件。模型所在的本地路径可以通过self.model_path属性获得。
此处介绍如何通过编写Dockerfile文件制作自定义镜像的操作步骤 。 安装Docker。 以Linux x86_64架构的操作系统为例，获取Docker安装包。您可以执行以下指令安装Docker。关于安装Docker的更多指导内容参见Docker官方文档。 curl -fsSL
装docker。 curl -fsSL get.docker.com -o get-docker.sh sh get-docker.sh 获取基础镜像。本示例以Ubuntu18.04为例。 docker pull ubuntu:18.04 新建文件夹“self-define-im
配置ModelArts Standard访问授权 快速配置ModelArts委托授权 创建IAM用户并授权使用ModelArts 父主题： ModelArts Standard准备工作
我参与的”页面。如果未登录控制台，请先登录。 在“我参与的”页签下，可查看您的标注任务。 图6 标注任务 数据标注访问地址可以查看如下表格获取，另外，如果团队成员绑定了邮箱，可以收到任务通知邮件，成员也可以通过邮件中给出的地址访问ModelArts-Console标注地址。 表1
装docker。 curl -fsSL get.docker.com -o get-docker.sh sh get-docker.sh 获取基础镜像。本示例以Ubuntu18.04为例。 docker pull ubuntu:18.04 新建文件夹“self-define-im
是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 annotation_format 否 String
此处介绍如何通过编写Dockerfile文件制作自定义镜像的操作步骤 。 安装Docker。 以Linux x86_64架构的操作系统为例，获取Docker安装包。您可以执行以下指令安装Docker。关于安装Docker的更多指导内容参见Docker官方文档。 curl -fsSL
Megatron-LM是一个用于大规模语言建模的模型。它基于GPT（Generative Pre-trained Transformer）架构，这是一种基于自注意力机制的神经网络模型，广泛用于自然语言处理任务，如文本生成、机器翻译和对话系统等。 DeepSpeed是开源的加速深度学习训练的库。它针对大规模的模型和分
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